Segmentación automática de imágenes térmicas de la mama como apoyo a la detección de cáncer

Abstract

Se presenta una propuesta de segmentación de imágenes termográficas que puede utilizarse como etapa de preprocesamiento en el análisis asimétrico de cáncer de mama. Esta propuesta de segmentación parte de la detección de zonas con altos gradientes de temperatura, a partir de las cuales se definen regiones geométricas de interés [Región of Interest, ROI]. Las zonas calientes seleccionadas como referencia en el inicio de la identificación del ROI, correspondían a aquellas que se presentaban debajo de cada mama, luego, mediante un seguimiento de contornos en ambos lados del cuerpo, se buscaba definir las coordenadas de los vértices que daban forma a la región de interés. Los resultados muestran un éxito promedio del 67.5% en la segmentación de la región mamaria a partir de 40 termogramas, las cuales fueron captadas en pacientes con sus brazos alzados o sus manos en la cintura durante la captura de las imágenes y a una distancia de 1 m de la cámara.

Se presenta una propuesta de segmentación de imágenes termográficas que puede utilizarse como etapa de preprocesamiento en el análisis asimétrico de cáncer de mama. Esta propuesta de segmentación parte de la detección de zonas con altos gradientes de temperatura, a partir de las cuales se definen regiones geométricas de interés [Región of Interest, ROI]. Las zonas calientes seleccionadas como referencia en el inicio de la identificación del ROI, correspondían a aquellas que se presentaban debajo de cada mama, luego, mediante un seguimiento de contornos en ambos lados del cuerpo, se buscaba definir las coordenadas de los vértices que daban forma a la región de interés. Los resultados muestran un éxito promedio del 67.5% en la segmentación de la región mamaria a partir de 40 termogramas, las cuales fueron captadas en pacientes con sus brazos alzados o sus manos en la cintura durante la captura de las imágenes y a una distancia de 1 m de la cámara.