Evaluación Cuantitativa del Desempeño de Métodos de Segmentación Aplicados a Imágenes Médicas para el Análisis de Estructuras Anatómicas de Interés

Abstract

El presente trabajo muestra una evaluación y comparación cuantitativa de los métodos de segmentación Kmeans, Otsu y Chan-Vese aplicados a imágenes médicas (TAC y RMN) para la segmentación de pulmones y un tumor cerebral. El análisis cuantitativo consta del cálculo de índices de precisión que comparan la segmentación obtenida por cada método con una segmentación obtenida de forma tradicional por un experto clínico. Estos índices son: la distancia simétrica media (DSM), la distancia máxima (DMax), el porcentaje de distancias mayores a la dimensión del pixel (%DMDP) y el índice de superposición DICE. Los resultados muestran que para la segmentación de los pulmones los algoritmos se comportan de manera similar, pero en el caso del tumor, el método de Chan-Vese es preferible.