Ciencia y terapia del cáncer

Registro de imágenes cerebrales por TC y RMN para aplicaciones clínicas

Abstract

Ayush Dogra y Manjeet Singh Patterh

El registro es particularmente desafiante cuando se fusionan imágenes de diferentes sensores con diferentes resoluciones. Las crestas son características geométricas útiles para el registro de imágenes. En este artículo, primero se analiza el rendimiento de los filtros de paso alto de Gauss y Butterworth en la nitidez de las imágenes, luego se detectan las crestas de las imágenes cerebrales de TC y RMN utilizando un boceto primario del espacio de escala y, finalmente, se correlacionan de forma cruzada los dos volúmenes de TC y RMN 3D para el registro. Los resultados se presentan en función del número de imágenes. La comparación visual muestra que los filtros con una frecuencia de corte de 100 MHz muestran una mejor calidad. El análisis comparativo muestra que el filtro Butterworth de orden cuatro produce imágenes más nítidas en comparación con el filtro de Gauss. Finalmente, se presentan los resultados visuales después del registro de imágenes de RMN y TC del cerebro, que pueden ser útiles para planificar ciertos tipos de procedimientos quirúrgicos neuroquirúrgicos y de otorrinolaringología.