Segmentacion de Vasos cerebrales en Imágenes Médicas 3D
posted on December 5, 2024
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Resumen
En este trabajo se propuso y evaluó un método automatizado para la segmentación de vasos cerebrales en imágenes médicas tridimensionales, basado en la arquitectura de aprendizaje profundo nnU-Net. Dentro del proyecto desarrollado en Yatiris, se comparó el rendimiento de nnU-Net con técnicas tradicionales, demostrando mejoras significativas en precisión y consistencia al identificar estructuras vasculares críticas, como la arteria carótida interna. Los experimentos revelaron que el modelo alcanzó niveles de exactitud similares a los de la segmentación manual, reduciendo el tiempo de procesamiento de varias horas a minutos por caso. Estos resultados sugirieron que nnU-Net fue una herramienta robusta para apoyar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades cerebrovasculares, facilitando intervenciones más tempranas y una planificación terapéutica más eficiente.