Contribuciones a la segmentación de imágenes. Aplicaciones biomédicas

Zusammenfassung

La presente tesis tiene como objetivo fundamental la segmentación de imágenes en entornos biomédicos. La gran variedad de imágenes médicas y sus especiales peculiaridades en cada contexto de trabajo, hacen que el problema de segmentación de las mismas sea complejo y dependiente en cada caso de la imagen concreta de estudio. La adecuada conjunción de diferentes métodos de segmentación, sean orientados a color o nivel de grises, nos ha llevado a conseguir mejores resultados dentro del proceso global de segmentación de la imagen. En este trabajo también realizamos un análisis de las técnicas de segmentación de imágenes que se utilizan para la resolución de la mayor parte de problemas, tanto desde el punto de vista de la imagen genérica como desde el punto de vista de la imagen médica. Dedicaremos un capítulo especial a la segmentación basada en detección de bordes, por constituir un elemento importante en los algoritmos desarrollados. Para la extracción de contornos utilizaremos un análisis multirresolución utilizando la transformada wavelet, que nos ayudará también a clasificar los mismos. En el presente trabajo desarrollamos algoritmos que configurarán las bases para el desarrollo de una aplicación software que sirva como herramienta de apoyo para el patólogo en el sentido de aportarle un instrumento de ayuda en la detección de enfermedades tumorales y facilitarle la toma de decisiones. Lejos de pretender buscar una solución muy general y que abarque el mayor número de casos posibles, nos centraremos en casos algo más concretos para intentar encontrar soluciones, que, junto con las pertinentes condiciones de contorno de cada caso, aporten un valor añadido al patólogo. En este sentido, entendemos que el campo de trabajo biomédico es tremendamente amplio y que cualquier avance, por pequeño que sea, puede ser de gran utilidad, sirviendo en muchos casos, como instrumento de prevención, y por tanto, repercutir en una mejora de la calidad de vida. El resultado final es una aplicación software, que agrupa los diferentes algoritmos desarrollados y de fácil manejo para el patólogo.