Comparación de algunas herramientas para el procesamiento de imágenes Médicas.

Comparación de algunas herramientas para el procesamiento de imágenes Médicas.

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Sin duda el procesamiento de imágenes médicas constituye un proceso fundamental. Debido a que puede denotar las características más importantes de esta. Al igual que mejorar su visibilidad, si se aplican los algoritmos adecuados.

Primero, recordar rápidamente que una imagen digital no sólo puede ser definida como una representación visual. Del mismo modo, puede definirse como una matriz numérica de 2 o 3 dimensiones, la cual, si tiene color, cada una de las posiciones de esta (o pixel) contendrá un valor distinto de verde, rojo y azul.

Para el caso médico el procesamiento de imágenes podría permitir la visualización de tumores. Ya sea mediante operaciones matemáticas simples como la suma y resta, o con algunas técnicas más complejas como “las semillas”.

¿Qué proponen los autores?

Es por esto que Lee et al (2016), realizaron la comparación de 15 herramientas para el procesamiento de imágenes médicas. Tomando en cuenta no sólo las herramientas provistas para la simulación, visualización, generación, etc. También se tomó en consideración el coste por adquisición (es decir si serían gratis o tendrían una versión demo), al igual que el sistema operativo, si es que estas serían herramientas independientes o serían un plugin, etc.

Sin duda para los autores, la herramienta más completa dada a sus opciones para el procesamiento de imágenes, al igual que su compatibilidad con los distintos Sistemas Operativos (OS) es Elastix. De igual modo Elastix presenta una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) más amena; así mismo, soporta la mayoría de las imágenes médicas más utilizadas tales como las Resonancias Magnéticas, Tomografías Computarizadas, Rayos X, etc.

Otra gran alternativa es Camino, sin embargo, las limitaciones más importantes de esta herramienta, es que sólo es compatible con el OS de Windows. Así mismo, sólo es recomendable esta última para tareas básicas como la visualización y segmentación.

Lee, Lay & Liew, Siau-Chuin. (2016). A SURVEY OF MEDICAL IMAGE PROCESSING TOOLS. International Journal of Software Engineering & Computer Systems. 2. 10-27. 10.15282/ijsecs.2.2016.2.0013.