Introducción a la formación de imágenes médicas

BE3027 - Robótica Médica

Aterrizando a imágenes médicas

Un poco de historia

¿Para qué imágenes médicas?

* de forma no invasiva (no se introducen instrumentos en el paciente)

  • diagnóstico y detección de enfermedades
  • planificación y asistencia (guía) en procedimientos mínimamente invasivos (biopsias, radioterapias y cirugías)
  • investigación de la anatomía y fisiología de órganos y tejidos

Tipos de imágenes médicas

radiografía

tomografía computarizada (CT)

resonancia magnética (MRI)

ultrasonido

tomografía por emisión de positrones (PET)

elastografía

ecocardiografía

 tomografía de emisión monofotónica (SPECT)

Tipos de imágenes médicas

radiografía

tomografía computarizada (CT)

resonancia magnética (MRI)

ultrasonido

tomografía por emisión de positrones (PET)

elastografía

ecocardiografía

 tomografía de emisión monofotónica (SPECT)

por tipo de tecnología

rayos X

ultrasonido

medicina nuclear

Tipos de imágenes médicas

radiografía

tomografía computarizada (CT)

resonancia magnética (MRI)

ultrasonido

tomografía por emisión de positrones (PET)

elastografía

ecocardiografía

 tomografía de emisión monofotónica (SPECT)

por la información que puede obtenerse

tomografía = secciones (planos) + volumen

sección (plano)

volumen

Formación de imágenes médicas

¿Qué información contienen los pixeles?

Radiografías y tomografías por rayos X

Radiografías y tomografías por rayos X

HU=1000 \times \dfrac{\mu - \mu_\mathrm{water}}{\mu_\mathrm{water} - \mu_\mathrm{air}}

Hounsfield units (CT number)

HU \in (−1024, 3071)
HU=1000 \times \dfrac{\mu - \mu_\mathrm{water}}{\mu_\mathrm{water} - \mu_\mathrm{air}}

Hounsfield units (CT number)

coeficiente lineal de atenuación (\(\text{cm}^{-1}\)) promedio del tejido

\(=0\) a TPE

\(=-1000\) a TPE

HU \in (−1024, 3071)

se emplean ventanas del rango completo según la región (ej: de 0 a 80 para el cerebro) para acoplarse a la resolución que brinda la escala de grises

Imágenes por resonancia magnética

Tomografías por emisión de positrones

intensidad = radiotracer uptake

Ej: \(^{18}\text{F-FDG}\)

Flujo de trabajo típico en aplicaciones de tomografía computarizada

Import and Spatial Referencing

Display, Volume Rendering, and Surfaces

Preprocessing and Augmentation

GroundTruth Labeling and Segmentation

Mathworks

3D Slicer

Import and Spatial Referencing

Display, Volume Rendering, and Surfaces

Preprocessing and Augmentation

GroundTruth Labeling and Segmentation

Adquisición y reconstrucción

Análisis y/o aplicación

Adquisición y reconstrucción

Análisis y/o aplicación

Import and Spatial Referencing

Display, Volume Rendering, and Surfaces

Preprocessing and Augmentation

GroundTruth Labeling and Segmentation

formación de imágenes

(las máquinas como tal)

Import and Spatial Referencing

Display, Volume Rendering, and Surfaces

Preprocessing and Augmentation

GroundTruth Labeling and Segmentation

Adquisición y reconstrucción

Análisis y/o aplicación

Display, Volume Rendering, and Surfaces

Import and Spatial Referencing

Preprocessing and Augmentation

GroundTruth Labeling and Segmentation

Adquisición y reconstrucción

Análisis y/o aplicación

Preprocessing and Augmentation

Import and Spatial Referencing

Display, Volume Rendering, and Surfaces

GroundTruth Labeling and Segmentation

Adquisición y reconstrucción

Análisis y/o aplicación

GroundTruth Labeling and Segmentation

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Preprocessing and Augmentation

Adquisición y reconstrucción

Análisis y/o aplicación

Análisis y/o aplicación

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Adquisición y reconstrucción

  • diagnóstico
  • planificación
  • navegación
  • machine learning
  • etc.

BE3027 - Lecture 11 (2024)

By Miguel Enrique Zea Arenales

BE3027 - Lecture 11 (2024)

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