Se propone desarrollar nuevos esquemas multiresolución para la segmentación y la estimación de movimiento en imágenes médicas 3D y 4D. Las imágenes 3D consisten en volúmenes formados por cortes de imágenes planas (2D). Las imágenes 4D consisten en secuencias de volúmenes (imágenes 3D) adquiridas a lo largo del tiempo, en nuestro caso, consistirán en secuencias de ciclos cardiacos, ya sea de imágenes de ecografía(EG), o de Tomografía Computarizada (CT).

Los esquemas de segmentación y estimación de movimiento que se proponen tienen como finalidad contribuir al desarrollo de herramientas de asistencia al diagnóstico médico en la evaluación del desempeño mecánico del corazón en imágenes tanto de EG como de CT. Para el caso de EG la necesidad viene del Instituro de Perinatología, departamento de Medicina Fetal, en donde se estudian problemas asociados con el corazón de fetos. En el caso de de CT, la necesidad proviene de la Facultad de Medicina, División de Investigación, Unidad PET Ciclotrón, y consiste en desarrollar herramientras que asistan al diagnóstico de diversos problemas asociados con la dinámica del corazón que hasta hace poco tiempo no eran posible realizarse con CT.

La segmentación tiene como fin delimitar estructuras importantes, tales como cavidades cardiacas. La estimación de movimiento calculará campos de vectores que permitan caracterizar el movimiento del corazón, tanto en forma general como en zonas de intrerés, tales como paredes cardiacas.


Para el caso de estimación de movimiento, proponemos algoritmos diferenciales de estimación de flujo óptico. Los algoritmos propuestos estarán basados en modelos que busquen la constancia en luminancia y estructuras primitivas, así como también buscarán ser multirresolución y estrán limitados por restricciones de suaviadad del campo de velocidades.

1. Contribución científica

Se propone desarrollar un nuevo esquema multiresolución para la segmentación y el rastreo de imágenes tridimensionales que cambian con el tiempo usando modelos deformables. En dos dimensiones los modelos deformables constituyen los contornos de los objetos dentro de las imágenes y en tres dimensiones pueden estar representados por mallas de superficie. Estos modelos tienen la capacidad de moverse dentro de las imágenes para ajustarse a las fronteras de los objetos que se quieren segmentar.
Se propone desarrollar nuevos esquemas multiresolución para la segmentación y la estimación de movimiento en imágenes médicas 3D y 4D. Las imágenes 3D consisten en volúmenes formados por cortes de imágenes planas (2D). Las imágenes 4D consisten en secuencias de volúmenes (imágenes 3D) adquiridas a lo largo del tiempo, en nuestro caso, consistirán en secuencias de ciclos cardiacos, ya sea de imágenes de ecografía(EG), o de Tomografía Computarizada (CT).

Para el caso de segmentación, se propone el uso de modelos deformables. Estos modelos buscan definir los contornos de los objetos dentro de las imágenes. En el caso de imágenes 3D los modelos pueden estar representados por mallas de superficie, y para el caso 4D se trata de mallas de volúmenes que se deforman a lo largo del tiempo. Estos modelos tienen la capacidad de deformarse dentro de las imágenes
para ajustarse a las fronteras de los objetos que se quieren segmentar.

Para el caso de estimación de movimiento, proponemos nuevos algoritmos diferenciales de estimación de flujo óptico basados en la Transformada Hermitiana. Esta transformada es un modelo de representación de imágenes que incorpora algunas propiedades importantes de la visión humana como son la multirresolución y el modelos de derivadas gaussianas de las primeras etapas de visión. Este modelo permite llevar a cabo tareas de análisis local de imágenes identificando estructuras primitivas que son perceptíavamente relevantes, dentro de un esquema multirresolución. Los algoritmos propuestos estarán basados en modelos que busquen la constancia en luminancia y estructuras primitivas, así como también estarán limitados por restricciones de suaviadad del campo de velocidades.

2. Contribución tecnológica

Los esquemas de segmentación y estimación de movimiento que se proponen tienen como finalidad contribuir al desarrollo de herramientas de asistencia al diagnóstico médico en la evaluación del desempeño mecánico del corazón en imágenes tanto de EG como de CT. Para el caso de EG la necesidad viene del Instituro de Perinatología, departamento de Medicina Fetal, en donde se estudian problemas asociados con el corazón de fetos. En el caso de de CT, la necesidad proviene de la Facultad de Medicina, División de Investigación, Unidad PET Ciclotrón, y consiste en desarrollar herramientras que asistan el diagnóstico de diversos problemas asociados con la dinámica del corazón que hasta hace poco tiempo no eran posible realizarse con CT.

La segmentación tiene como fin delimitar estructuras importantes, tales como cavidades cardiacas. La estimación de movimiento calculará campos de vectores que permitan caracterizar el movimiento del corazón, tanto en forma general como en zonas de intrerés, tales como paredes cardiacas.