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Diseño de una librería de segmentación de tejidos en imágenes de resonancia magnética

En el mundo de la medicina, las imágenes médicas brindan una gran cantidad de información que facilita el diagnóstico de enfermedades y lesiones. Existe una gran cantidad de técnicas de adquisición de imagen como es la ecografía, la tomografía computarizada (TC) o la resonancia magnética (MR). Los profesionales hacen uso de estas imágenes médicas para realizar diagnósticos, el problema es que cada vez se cuenta con mayor cantidad de información, haciendo que los profesionales tengan que invertir mucho tiempo en interpretarla. Ante esta situación el desarrollo de herramientas que faciliten y reduzcan el tiempo de interpretación a los profesionales es de gran utilidad. El objetivo de este trabajo es desarrollar una librería de segmentación de los diferentes tejidos del abdomen y del muslo utilizando para ello imágenes de resonancia magnética. Además, esta librería se ha utilizado para el desarrollo de una extensión de 3D Slicer que permita la realización de las segmentaciones de forma sencilla a los profesionales y que además permite la obtención de parámetros cuantitativos de interés para el diagnóstico o el seguimiento de una enfermedad. En primer lugar, se hace un pequeño análisis de los diferentes tipos de grasa existentes, ya que este es el tejido que mayor interés tiene en la segmentación y de los materiales que se van a utilizar para realizar la segmentación. En segundo lugar, se explica el proceso de segmentación. A continuación, se realiza un análisis de los resultados obtenidos, comparándolos como unas segmentaciones realizadas manualmente. Finalmente, se exponen las conclusiones generales obtenidas tras la implementación de la librería de segmentación.

In the world of medicine, medical images provide a lot of information that facilitates the diagnosis of diseases and injuries. There are a large number of image acquisition techniques such as ultrasound, computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MR). Professionals make use of these medical images to make diagnoses, the problem is that more and more information is available, which forces professionals to spend a lot of time interpreting it. Because of this situation, the development of tools that facilitate and reduce interpretation time for professionals is very useful. The objective of this work is to develop a segmentation library of the different tissues of the abdomen and thigh using magnetic resonance images. In addition, this library has been used to develop a 3D Slicer extension that allows professionals to carry out segmentations in a simple way and that also allows obtaining quantitative parameters of interest for the diagnosis or monitoring of a disease. In the first place, a brief analysis of the different types of existing fat is made, since this is the tissue that is of greatest interest in segmentation and of the materials that are going to be used to perform the segmentation. Secondly, the segmentation process is explained. Next, an analysis of the results obtained is carried out, comparing them with a manual segmentation. Finally, the general conclusions obtained after the implementation of the segmentation library are presented.