Título: Segmentación de imágenes cerebrales
de Resonancia Magnética basada en Redes Neuronales de Regresión
Generalizada
Title: Segmentation of Magnetic Resonance images
of the brain based on Generalized Regression Neural Networks
Autores:
Yamileidy Monne Clemente1, Diana Monne Roque2
1Universidad de Oriente, Cuba.
Email: ymonne@csd.uo.edu.cu
2Universidad de Ciencias Informáticas, Cuba.
Email: dmonne@uci.cu
Resumen
El análisis de los cambios estructurales del cerebro a
través de imágenes de Resonancia Magnética
puede proveer información útil para el diagnóstico
y el manejo clínico de los pacientes con demencia. Si bien
el grado de sofisticación alcanzado por el equipamiento de
Resonancia Magnética es alto, la cuantificación de
estructuras y tejidos aún no ha sido completamente solucionada.
Las segmentaciones que estos equipos permiten en la actualidad fracasan
en aquellas estructuras donde los bordes no están claramente
definidos. En este trabajo se presenta un método de segmentación
automática de imágenes de Resonancia Magnética
cerebrales basada en la utilización de Redes Neuronales de
Regresión Generalizada utilizando algoritmos genéticos
para el ajuste de los parámetros. La red se entrena a partir
de una sola imagen y clasifica al resto de ellas siempre que las
imágenes de Resonancia Magnética hayan sido adquiridas
con el mismo protocolo. Un método de medición de la
atrofia progresiva y sus posibles cambios frente a un efecto terapéutico
debe ser fundamentalmente automático y por lo tanto independiente
del radiólogo.
Palabras clave: imágenes, resonancia
magnética, segmentación, redes neuronales, algoritmos
genéticos.
Abstract
The analysis of structural changes in the brain through Magnetic
Resonance Images may provide useful information for the diagnosis
and clinical management of patients with dementia. While the degree
of sophistication achieved by the MRI equipment is high, the quantification
of structures and tissues has not been completely solved. The segmentations
that these equipment provide nowadays, fail on those structures
where the edges are not clearly defined. This paper presents a method
for automatic segmentation of magnetic resonance images of the brain,
based on the use of generalized regression neural networks using
genetic algorithms for adjusting parameters. The network is trained
from a single image and classifies rest of them whenever magnetic
resonance images were acquired with the same protocol. A method
of measuring the progressive atrophy and possible changes compared
to a therapeutic effect should be essentially automatic and therefore
independent of the radiologist.
Key words: images, magnetic resonance,
neural networks genetic algorithm.
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