Caracterización de isquemias cerebrales en imágenes de resonancia magnética usando la transformada de Hermite - Morales Daza, Yaileth Johanna; Acosta Oñate, Leticia María; Vargas Quintero, Lorena Paola; Barba Jiménez, Leiner; Díaz Fernández, Carlos Eduardo (Tecnura, 2026)
Contexto: Las Imágenes de Resonancia Magnética (IRM) son altamente útiles para evaluar isquemias cerebrales y resultan de vital importancia para detectar las regiones donde se ubican dichas lesiones, así como para determinar su estado y condición. El análisis de estas imágenes lo realiza normalmente el médico especialista, y el diagnóstico depende fundamentalmente del conocimiento y experiencia del especialista. No obstante, para llevar a cabo un análisis cuantitativo y más objetivo, resulta de mucha utilidad la creación de modelos y herramientas matemáticas que permitan caracterizar las regiones afectadas y las regiones sanas. Ante esta necesidad, las técnicas de procesamiento digital de imágenes y las de inteligencia artificial se han convertido en alternativas para desarrollar herramientas de ayuda diagnóstica para las isquemias y otros tipos de enfermedades. Objetivo: Caracterizar y segmentar isquemias cerebrales a partir de IRM utilizando un proceso de análisis de textura basado en la transformada de Hermite. Metodología: La caracterización permite desarrollar un esquema capaz de diferenciar tejidos sanos e isquémicos de forma automática en las IRM, mediante un algoritmo de aprendizaje de máquinas o clasificador. Además, se utilizan otras técnicas de procesamiento de imágenes que contribuyen al proceso final de segmentación. Resultados: Las pruebas se realizaron con imágenes de una base de datos pública conformada por IRM que han sido adquiridas de pacientes con isquemias cerebrales. Los resultados fueron evaluados y analizados en la etapa de clasificación de los tejidos y en la etapa de segmentación, con presentación de resultados cualitativos y cuantitativos. En el contexto de la segmentación, el algoritmo desarrollado mostró un alto nivel de eficacia al delimitar las regiones isquémicas con un coeficiente Dice promedio cercano al 80 %. Aunque se observaron algunos falsos positivos, estos fueron mitigados en etapas posteriores mediante técnicas de morfología matemática como la erosión, dilatación y llenado de huecos. Conclusiones: El enfoque descrito no solo mejoró la calidad de la segmentación, sino que también aseguró la robustez del sistema frente a variaciones y ruidos en las imágenes. Este enfoque matemático demostró ser una herramienta de gran valor, al permitir un análisis profundo y direccional de las texturas presentes en las imágenes, destacándose por su capacidad para identificar y diferenciar tejidos sanos de los afectados por isquemias con una alta precisión.