Identificació de patrons vasculars en imatges radiològiques

Abstract

L’anàlisi de la simetria de les venes profundes del cervell s’ha realitzat sempre de manera qualitativa per un expert. La detecció d’aquesta simetria en nounats és un fet molt important a l’hora de fer un bon diagnòstic i en determinar la susceptibilitat del pacient en patir malalties i/o malformacions vasculars en un futur. El projecte consisteix en passar d’aquest anàlisi qualitatiu a un de quantitatiu mitjançant l’extracció de característiques d’aquestes venes mitjançant el processament d’imatges de ressonància magnètica cerebrals de nounats proporcionades pel Departament de Diagnòstic per la imatge de l’Hospital Sant Joan de Déu. D’aquesta manera, no només s’analitzen i avaluen diferents característiques que permeten determinar la simetria, sinó que també es dota a l’expert d’una eina per tal d’ajudar-lo en aquesta classificació. Per aconseguir aquests objectius es desenvolupa un algorisme en MATLAB en el qual se segmenten les venes d’interès mitjançant el Gaussian Mixture Model, s’esqueletonitzen i es calculen 5 diferents paràmetres que podrien definir la simetria de les venes profundes cerebrals entre els dos hemisferis que conformen el cervell. Finalment, s’avaluen els paràmetres i es crea un model de classificació que permet l’etiquetatge de les imatges segons si presenten simetria o asimetria.