Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Estabilización de vídeo y seguimiento de la región de interés en el dominio de la resonancia magnética cardíaca

Gino S, Goitein O, Konen E y Spitzer H

Estabilización de vídeo y seguimiento de la región de interés en el dominio de la resonancia magnética cardíaca

Se espera que la estabilización de secuencias de resonancia magnética cardíaca (RMC), como la perfusión de primer paso del miocardio, permita una mejora significativa en el diagnóstico médico. Dicha estabilización es crucialmente necesaria debido al movimiento del diafragma, a lo largo de los ciclos respiratorio y cardíaco. El desafío anterior también es válido en general en la visión artificial para la estabilización de video y el seguimiento de la región de interés (ROI) de objetos no rígidos. Sugerimos un algoritmo novedoso para el seguimiento y la estabilización de la RMC, que se inspira en los mecanismos corticales del sistema visual humano (HVS), tanto para las vías de borde como de región. El algoritmo pondera de forma adaptativa estas vías de acuerdo con el estado de la ROI. La ROI se rastrea a través de una secuencia de dos etapas; un motor grueso primero extrae una aproximación lineal del movimiento, seguido de un motor fino, que permite la deformación del borde. Luego, el movimiento de la ROI se estima mediante una aproximación lineal común para la estabilización. La estabilización de video se obtiene resolviendo el problema de seguimiento de la ROI, mientras se mantiene fija su posición inicial. El algoritmo automático propuesto se probó en varios videos de CMRI. La calidad de la estabilización se evaluó utilizando herramientas basadas en métricas de similitud entre cuadros (ITF) y similitud estructural (SSIM). Además, los resultados fueron calificados clínicamente en una escala de 1 a 5 por dos radiólogos. Tanto la ingeniería como las evaluaciones clínicas se utilizaron para comparar nuestros resultados con los métodos de última generación de la competencia, en los que nuestros resultados fueron generalmente favorecidos sobre los de la competencia (7 de 10 casos, 1 caso es controvertido, es decir, preferido solo clínicamente). Nuestro algoritmo logra estabilizar el corte de CMRI de perfusión para una ráfaga larga de cuadros, lo que indica el potencial para permitir un mejor diagnóstico médico .