Cálculo de curva de perfusión mediante aplicación y segmentación automática

Abstract

El presente trabajo muestra el diseño e implementación de una aplicación capás de analizar imágenes de perfusión miocárdica utilizando segmentación automática y análisis de intensidad de señales. La segmentación automática logra detectar la zona de sangre y el miocardio de la imagen. Se busca como objetivo dar las herramientas para realizar análisis visual sobre las imágenes, permitiendo visualización en paralelo entre imágenes de Stress y Rest, además de calcular de las imágenes la segmentación automática, se calculan y muestran el área de la curva de perfusión, su máximo y la pendiente inicial. Basado en una clase controladora de la aplicación y un modelo de datos eficiente, se desarrolla un algoritmo que logra separar por la mitad el miocardio, entre epicardio y endocardio. Además, de un algoritmo capas de separar las zonas detectadas en 4 divisiones, según el input del usuario. Estas secciones se pueden analizar por separado, con valores y visualización. Para el desarrollo visual, se utiliza Tkinter, librería de Python, la cual da las herramientas para el control de imágenes, interacción con el usuario y muestra de valores. Como resultado, se obtiene una aplicación en fase uno, capaz de ingresar paquetes de imágenes, realizar la segmentación de miocardio y mostrar los resultados esperados según lo indicado en los objetivos. Aún siendo primera iteración, la aplicación cumple con los objetivos y logra ser funcional, sin descartar arreglos y mejoras.