A study of the image formation model and noise characterization in SPECT imaging. Applications to denoising and epileptic foci localization
Master thesis from Universidad de la República, Facultad de Ingeniería - Mar. 2011
Advisor:
Research Group(s): Tratamiento de Imagenes (gti)
Department(s): (unspecified)
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Resumen

La epilepsia es una enfermedad neurológica que produce de forma espontánea repetidas alteraciones del funcionamiento normal del cerebro. La epilepsia refractaria es un tipo de epilepsia que no puede ser controlada con medicación. Dichos pacientes se ven imposibilitados de llevar una vida normal por la elevada frecuencia de sus crisis. En particular, los pacientes pediátricos pueden tener consecuencias severas sobre el neurodesarrollo. En estos casos se considera la cirugía para remover las células anormales causantes de las crisis. Esta técnica requiere una localización previa precisa de la región del cerebro donde se origina las crisis. Imágenes SPECT de la actividad cerebral, durante y entre crisis, son obtenidas utilizando radiotrazadores que se acumulan y quedan fijos de forma proporcional al flujo sanguíneo cerebral local al momento de su administración. La técnica más utilizada para detectar los focos epileptógenos es umbralizar la diferencia de estas imágenes, corregistrada y normalizada. Este método ha demostrado gran utilidad, pero presenta algunas desventajas : los resultados dependen fuertemente del umbral elegido y presenta un alto número de falsas detecciones. Además, la elección del umbral no tiene una sólida base estadística. En esta tesis se presenta un modelo matemático de la formación de las imágenes de SPECT y una caracterización estadística de las mismas. El modelo estadístico y las hipótesis realizadas son validadas por medio de tests estadísticos no paramétricos. Dicho modelo es luego aplicado al problema de la localización de focos epileptógenos utilizando un método basado en la teoría de a-contrario y el mejoramiento de la calidad de las imágenes de SPECT a través de la remoción de ruido en las mismas. Ambas técnicas, la propuesta para realizar la detección y la remoción de ruido, son evaluadas en fantomas y casos reales y validadas por un médico experto con profundo conocimiento de la historia clínica de los pacientes. Los resultados son prometedores : la localización de los focos epileptógenos muestra mejores resultados que la técnica clásica de umbralización, y el método de remoción de ruido parece mejorar globalmente la calidad de las imágenes de SPECT.

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