medigraphic.com
ENGLISH

Revista Cubana de Informática Médica

ISSN 1684-1859 (Impreso)
  • Mostrar índice
  • Números disponibles
  • Información
    • Información general        
    • Directorio
  • Publicar
    • Instrucciones para autores        
  • medigraphic.com
    • Inicio
    • Índice de revistas            
    • Registro / Acceso
  • Mi perfil

2022, Número 1

<< Anterior Siguiente >>

Revista Cubana de Informática Médica 2022; 14 (1)


Análisis de texturas homogéneas para la estimación volumétrica de la materia cerebral por tomografía computarizada

Mesa PAA, Hernández CKS, Montoya PA, Bolaños VS, Álvarez GED
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 23
Paginas:
Archivo PDF: 471.48 Kb.


PALABRAS CLAVE

análisis de textura, extracción de características, tomografía computarizada, materia cerebral.

RESUMEN

Las aplicaciones de análisis de texturas y su extracción de características son consideradas tendencias de investigación en las neurociencias. La textura como método de análisis de imágenes ha mostrado resultados prometedores en la detección de lesiones visibles y no visibles, y en estudios de tomografía computarizada (TC) son escasos. La presente investigación tiene como objetivo determinar la aplicabilidad del procesamiento automático de índices de texturas homogéneas en la estimación volumétrica de la sustancia gris cerebral en imágenes de TC craneal. Para ello se utilizaron imágenes artificiales con regiones predefinidas y la selección de imágenes de TC en los pacientes con indicaciones previas de TC de cráneo. Dos pasos fundamentales son conducidos para la implementación de este enfoque. Como resultado se obtuvo un método automático de reconocimiento de patrones sin ventanas por medio de la extracción de características de textura homogéneas a través de la matriz de co-ocurrencia.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Hernández Cortés K, Mesa Pujals AA, García Gómez O, Montoya Pedrón A. Morfología del envejecimiento cerebral: La morfometría como herramienta para la cuantificación de los cambios degenerativos cerebrales. En Morfovirtual 2020 [Internet]; 1-30 Noviembre de 2020; Cuba. Cuba: MINSAP; 2020 [citado 2021 Mar]. Disponible en: https://www.google.com/search?q=Morfolog%C3%ADa+del+envejecimiento+cerebral%3A+La+morfometr%C3%ADa+como+herramienta+para+la+cuantificaci%C3%B3n+de+los+cambios+degenerativos+cerebrales.+&ie=utf-8&oe=utf-8&client=firefox-b-ab

  2. De Leo JM, Schwartz M, Creasey H, Cutler N, Rapoport SI. Computer assisted categorization of brain computerized tomography pixels into cerebrospinal fluid, white matter, and gray matter. Computers and biomedical research [Internet]. 1985 [cited 2021 Mar];18(1). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/3838273/

  3. Zhao L, Matloff W, Ning K, Kim H, Dinov ID, Toga AW. Age-related differences in brain morphology and the modifiers in middle-aged and older adults. Cerebral Cortex [Internet]. 2019 [cited 2021 Mar];29(10):4169-93. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6931275/

  4. Fernández Viadero C, Verduga Vélez R, Crespo Santiago D. Deterioro Cognitivo Leve. Patrones de envejecimiento cerebral. Rev Esp Geriatr Gerontol [Internet]. 2017 [citado 13 Feb 2020];52(Supl 1):7-14. Disponible en: https://www.elsevier.es/es-revista-revista-espanola-geriatria-gerontologia-124-pdf-S0211139X18300738

  5. Kassner A and Thornhill RE. Texture analysis: A review of neurologic MR imaging applications. American Journal of Neuroradiology [Internet]. 2010 [cited 2021 Feb 13];31:809–16. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7964174/

  6. Castellano G, Bonilha L, Li LM, Cendes F. Texture analysis of medical images. Clin Radiol [Internet]. 2004 [cited 2021 Feb 13];59:1061–9. Available from: http://facweb.cdm.depaul.edu/research/vc/medix/2011/papers/reuweek5.pdf

  7. Kollem S, Reddy KR, Rao DS. A review of image denoising and segmentation methods based on medical images. International Journal of Machine Learning and Computing [Internet]. 2019 Jun [cited 2021 Mar];9(3):288-95. Available from: http://www.ijmlc.org/vol9/800-L0252.pdf

  8. Sakib S, Siddique M, Bakr A. Unsupervised Segmentation Algorithms' Implementation in ITK for Tissue Classification via Human Head MRI Scans. ArXiv e-Journal [Internet]. 2019 [cited 2021 Mar]:[about 4 p.] Available from: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1902/1902.11131.pdf

  9. Irimia A. Cross-Sectional Volumes and Trajectories of the Human Brain, Gray Matter, White Matter and Cerebrospinal Fluid in 9473 Typically Aging Adults. Neuroinformatics [Internet]. 2021 [cited 2021 Mar];19. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s12021-020-09480-w

  10. Alharan AF, FatlawiHK, Ali NS. A cluster-based feature selection method for image texture classification. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science [Internet]. 2019 Jun [cited 2021 Mar];14(3):1433-42. Available from: http://ijeecs.iaescore.com/index.php/IJEECS/article/download/16643/12225

  11. Heurtier A. Texture feature extraction methods: A survey. IEEE Access [Internet]. 2019 [cited 2021 Mar];7:8975-9000. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8600329

  12. Sudheesh KV, Basavaraj L. Impact of Statistical Texture Feature Abstraction Based Classification Applied for Detection of Abnormalities in Brain CT Images. International Journal of Pure and Applied Mathematics [Internet]. 2018 [cited 2021 Mar];118(18):2645-54. Available from: https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-18/articles/18c/42.pdf

  13. Farokhian F, Yang CH, Beheshti I, Matsuda H, Wu S. Age-Related Gray and White Matter Changes in normal adult Brains. Aging and Disease [Internet]. 2017 Dec [cited 2019 Ene 10];8(6):899-909. Available from: http://www.aginganddisease.org/EN/10.14336/AD.2017.0502

  14. Delgado Vergara T, Pereira Pérez J. Retos del derecho ante el envejecimiento poblacional en Cuba. Anales de la Academia de Ciencias de Cuba [Internet]. 2019 [citado 18 Feb 2021];9(3):182-4. Disponible en: http://revistaccuba.sld.cu/index.php/revacc/article/view/695/713

  15. Hagenauer MH, Schulmann A, Li JZ, Vawter MP, Walsh DM, Thompson RC, et al. Inference of cell type content from human brain transcriptomic datasets illuminates the effects of age, manner of death, dissection, and psychiatric diagnosis. PloS One [Internet]. 2018 [cited 2021 Mar];13(7):[about 31 p.]. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6049916/

  16. Nissim NR, O’Shea AM, Bryant V, Porges EC, Cohen R, Woods AJ. Frontal structural neural correlates of working memory performance in older adults. Front Aging Neurosci [Internet]. 2017 [cited 2021 Mar];8:[about 9 p.]. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5210770/

  17. Haralick RM, Shapiro LG. Image segmentation techniques. Computer vision, graphics, and image processing [Internet]. 1985 [cited 2021 Mar];29(1):100-32. Available from: https://haralick.org/journals/image_segmentation.pdf

  18. Ruttimann UE, Joyce EM, Rio DE, Eckardt MJ. Fully automated segmentation of cerebrospinal fluid in computed tomography. Psychiatry Research: Neuroimaging [Internet]. 1993 [cited 2021 Mar];50(2). Available from: https://www.semanticscholar.org/paper/Fully-automated-segmentationofcerebrospinalfluidRuttimannJoyce/e4dd84856d2f15220b8241d84a247d9999bf9438

  19. Daudt RC, Le Saux B, Boulch A, Gousseau Y. Guided anisotropic diffusion and iterative learning for weakly supervised change detection. In 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) [Internet]; 2019 June 16-17; Long Beach, CA, USA. 2020 Apr [cited 2021 Feb]. USA: IEEE. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9025678

  20. Soltanian Zadeh H, Windham JP. A multiresolution approach for contour extraction from brain images. Medical Physics [Internet]. 1997 Dec [cited 2021 Mar];24(12). Available from: https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1118/1.598099

  21. Gupta V, Ambrosius W, Qian G, Blazejewska A, Kazmierski R, Urbanik A, et al. Automatic segmentation of cerebrospinal fluid, white and gray matter in unenhanced computed tomography images. Acad Radio [Internet]. 2010 [cited 2021 Mar];17(11). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20634108/

  22. Kemmling A, Wersching H, Berger K, Knecht S, Groden C, Nölte I. Decomposing the hounsfield unit. Clin Neuroradiol [Internet]. 2012 [cited 2021 Mar];22(1). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22270832/

  23. Manniesing R, Oei MT, Oostveen LJ, Melendez J, Smit EJ, Platel B, et al. White matter and gray matter segmentation in 4D computed tomography. Scientific Reports [Internet]. 2017 [cited 2021 Mar];7(1):[about 11 p.]. Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-017-00239-z




2020     |     www.medigraphic.com

Mi perfil

C?MO CITAR (Vancouver)

Revista Cubana de Informática Médica. 2022;14

ARTíCULOS SIMILARES

CARGANDO ...