Una aproximación a la detección de bordes en imágenes médicas mediante análisis de histograma y gradiente morfológico - Niño Rondón, Carlos V.; Castellano Carvajal, Diego A.; Castro Casadiego, Sergio A.; Medina Delgado, Byron; Guevara Ibarra, Dinael (Ingeniería y Competitividad, 2022)
La detección de bordes toma importancia en los sistemas de procesamiento de imágenes parael diagnóstico asistido por ordenador, donde se analizan los cambios bruscos en la intensidadde los píxeles para obtener información rápida y precisa sobre las regiones de interés para elespecialista. Se desarrolló un método para el realce de caracteristicas y detección de bordesen imágenes médicas utilizando procesamiento de imágenes analizando el histograma dedistribución de píxeles y la operación de gradiente morfológico. Se utilizaron imágenes delconjunto de datos MINI MIAS y del conjunto de datos COVID-CT. El método se basa enprocesamiento de imágenes y se aplica a las imágenes de mamografía y TAC de tórax, dondelos pasos de filtrado de desenfoque se acompañan de filtrado de gradiente morfológico,además de obtener el umbral para detectar el borde mediante el análisis del punto de máximaconcentración de píxeles según el histograma de distribución. El procesamiento se presentaen una interfaz gráfica de usuario desarrollada en lenguaje Python. El método se validamediante la comparación con otras técnicas de detección de bordes como el AlgoritmoCanny, y con métodos de aprendizaje profundo como el Holistically-Nested Edge Detection.El método propuesto mejora la calidad de la imagen tanto en mamografías como en TAC encomparación con otras técnicas. También presenta el mejor rendimiento teniendo en cuentala detección de bordes internos y externos, así como un tiempo medio de respuesta de 1.054segundos y 2.63 % de requerimiento de la Unidad Central de Procesamiento. El sistemadesarrollado se presenta como una herramienta de apoyo para su uso en procesos dediagnóstico asistido por ordenador debido a su alta eficiencia en la detección de bordes.