Segmentación semiautomatizada de la cavidad ventrícular izquierda a partir de tomografía multicorte cardíaca 4D

Abstract

Las enfermedades del corazón son silenciosas, dan pocas señales de alerta y constituyen la primera causa de muerte en la población de mayores de 45 años[1]. Este trabajo describe la metodología utilizada para el desarrollo de una solución multiplataforma de segmentación semiautomatizada, a partir de bases de datos provenientes de Tomografía Computarizada Espiral Multicorte Cardíaca 4D, cuya finalidad es ayudar al diagnóstico de patologías estructurales y dinámicas del ventrículo izquierdo cardíaco. Se describe la solución de software desarrollada, que usa para la segmentación la técnica de conjuntos de niveles laplacianos, que genera contornos tridimensionales para cada instante del ciclo cardíaco. Posteriormente, estos contornos permiten visualizar dinámicamente la cavidad ventricular del paciente. El sistema desarrollado es probado utilizando datos reales correspondientes a una bases de datos de Tomografía Computarizada Espiral Multicorte. Los resultados indican buenos niveles de correlación con respecto a la segmentación manual. Adicionalmente, la velocidad de cómputo del sistema desarrollado es evaluada utilizando diversas plataformas computacionales de 32 y 64 Bits, tales como GNU/Linux y Windows.

Heart diseases are silent, give little warning signs and are the leading cause of death in the population over 45 years [1]. This paper describes the methodology used to develop a multiplatform solution semiautomated segmentation from databases from Multislice Spiral Computed Tomography Cardiac 4D, which aims to help diagnose structural and dynamic left ventricular cardiac pathologies. developed software solution, which uses for segmentation technique sets Laplacian levels, which generates three-dimensional contour for each moment of the cardiac cycle is described. Subsequently, these contours allow dynamically display the ventricular cavity of the patient. The developed system is tested using real data corresponding to a database of Multislice Spiral Computed Tomography. The results indicate good levels of correlation to the manual segmentation. Additionally, the computing speed of the developed system is evaluated using various computer platforms 32 and 64 bits, such as GNU / Linux and Windows.