Segmentación de ecografías de la arteria carótida común mediante reconocimiento de patrones con perceptrones multicapa

Abstract

La arteriosclerosis es una enfermedad cardiovascular muy común que, a lo largo plazo, puede tener graves consecuencias. Un indicador precoz de esa patología es el grosos íntima-media (IMT). Normalmente, es el IMT se mide de forma manual, en unos pocos puntos, sobre ecografías de la arteria carótida común. Mediante técnicas de segmentación de imagen es posible detectar y medir este parámetro en toda la imagen, proporcionando una información más completa al doctor. También es deseable que este proceso sea independiente del usuario, eliminando la subjetividad de la medida. En este artículo se presenta un efectivo método de segmentación que permite detectar y extraer de forma automática el IMT. La tarea se plantea como un problema de clasificación binaria y un conjunto de Perceptrones Multicapa es entrenado para resolver de forma satisfactoria. Los resultados obtenidos al testear este sistema demuestran su validez para resolver el problema planteado.