Segmentación Automática de Imágenes de Resonancia Magnética Cerebrales en T1

Una de las tecnicas mas utilizadas en el procesamiento digital de imagenes es la segmentacion, la cual consiste en la extraccion de areas de interes. Esta tecnica tiene aplicaciones importantes en la medicina, particularmente, el estudio del cerebro mediante imagenes de resonancia magnetica se ha convertido en un aspecto indispensable para el diagnostico y planificacion de tratamiento de enfermedades. Existen diversos algoritmos de segmentacion del cerebro, sin embargo, la mayoria de ellos dependen de la interaccion del usuario, son sensibles al ruido o utilizan calculos muy complejos. En este trabajo se plantea un algoritmo automatico que inicialmente aisla el cerebro de materias extra-cerebrales mediante operaciones morfologicas sencillas, facilitando su posterior segmentacion de materia gris y blanca mediante un metodo probabilistico. El algoritmo presento una eficacia del 98.668 % en el aislado del cerebro e indices SD 7% mejores que los obtenidos con K-medias, un metodo basado en intensidades.