Reconstrucción 3D para volumen de interés en imágenes de mamografía láser de tomografía computarizada

Resumen

CAD es un sistema por computadora para crear y editar modelos 2D o 3D, hoy en día se
usa para poder ayudar a los radiólogos en imágenes nítidas. En este articulo su propuesta
de los investigadores es reconstruir una forma 3D de volumen de interés a partir de
imágenes 2D en mamografía láser de tomografía computarizada.

Metodología

Primero se hace un conjunto de datos, eso quiere decir que se unen las imágenes de
ultrasonido y mamografía en pacientes menores y mayores de 40 años. Para este articulo
se utiliza el plano coronal de las imágenes CTLM. El método para este articulo es la
segmentación automática de cortes obtenidos en un conjunto de datos CTLM y la técnica
de segmentación implementada es Fuzzy C-means clustering.

Resultados

Los investigadores fueron desarrollar un volumen de interés de reconstrucción y
segmentación 3D para poder detectar algunas anomalías dentro del diagnóstico de cáncer
de mama en imágenes CTLM, para poder reconstruir en 3D se utilizan planos CTLM
coronales donde los cortes pasan a través de un algoritmo para segmentar las regiones de
interés y así poder calcular el volumen de interés. En el articulo se pueden ver los resultados
de la detección de las anomalías en cada corte mediante el método de segmentación Fuzzy
C-mean y la reconstrucción 3D.

Conclusiones

Gracias a los investigadores se presenta una técnica de reconstrucción 3D del volumen de
interés para poder detectar alguna anomalía en el cáncer de mama en imágenes CTLM.
Fuzzy C-mean se utiliza para desarrollar un método de segmentación 3D para extraer el
volumen de interés en imágenes CTLM de mama, en la reconstrucción de las imágenes se
puede mover para poderla explorar de la mejor forma para el medico o paciente y se podrán
aplicar en un sistema CAD.

Tomado y Traducido de :A. Jalalian et al., «3D reconstruction for volume of interest in computed tomography laser mammography images,» 2015 IEEE Student Symposium in Biomedical Engineering &
Sciences (ISSBES), 2015, pp. 16-20, doi: 10.1109/ISSBES.2015.7435885.