Ingeniería de descriptores y aprendizaje automático en la segmentación de ultrasonido intravascular - Lo Vercio, Lucas D (2017)
El ultrasonido intravascular permite la visualización de arterias desde su interior para la evaluación de la enfermedad aterosclerótica y la eficiencia de tratamientos vasculares. El análisis automático es una valiosa herramienta para el diagnóstico clínico debido al gran número de imágenes generadas por estudio. Sin embargo, la presencia de ruido y artefactos convierte a la segmentación en un desafío computacional. El objetivo de esta tesis es la aplicación de técnicas de aprendizaje automático supervisado en la segmentación de la pared arterial, al tiempo que se evalúa la importancia de los descriptores de imagen propuestos en la literatura. Para la caracterización de las túnicas arteriales se utilizaron Maquinas de Vectores de Soporte. La mejor combinación de descriptores, obtenida utilizando Selección Secuencial, fue la compuesta por filtros de reducción de ruido e indicadores de textura basados en matrices de coocurrencia. El Bosque Aleatorio demostró ser eficaz para detectar estructuras morfológicas, mejorando su desempeño cuando fue combinado con submuestreo aleatorio. Para la segmentación de las interfaces lumen-íntima y media-adventicia, los clasificadores propuestos fueron incorporados exitosamente a un método basado en contornos activos. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios, lo que alienta su incorporación en técnicas de segmentación mas robustas.