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[ES] Puesto que la metástasis ósea es una patología vertebral de gran importancia, una segmentación
precisa de los cuerpos vertebrales es el paso previo al análisis biomecánico que permita predecir el
riesgo de fractura ...[+]
[ES] Puesto que la metástasis ósea es una patología vertebral de gran importancia, una segmentación
precisa de los cuerpos vertebrales es el paso previo al análisis biomecánico que permita predecir el
riesgo de fractura en vértebras metastásicas. Además, la localización exacta del canal vertebral es
esencial en el proceso de radioterapia para evitar daños de la médula espinal, y un paso importante
para automatizar la segmentación.
Este Trabajo Final de Grado tiene como objetivo desarrollar un método automático para la
detección y segmentación de las vértebras a través del análisis de Tomografía Computarizada
utilizando un grupo de 21 pacientes con metástasis en la columna vertebral.
Conseguir una segmentación automática de los cuerpos vertebrales es una tarea compleja debido a
la presencia de las costillas en la región torácica. Como solución se han combinado un método Level-Set
capaz de segmentar las vértebras y un atlas probabilístico para suprimir las costillas y automatizar el
proceso.
Para evaluar la segmentación se ha utilizado la distancia Hausdorff (HD) y el coeficiente Dice
(DSC). Tras aplicar el atlas, la HD disminuye 11 mm de media y el DSC mejora un 1.3%. Los
resultados demuestran que el atlas es capaz de detectar y suprimir las costillas adecuadamente.
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[EN] Since bone metastases is a relevant vertebral pathology, an accurate segmentation of the
vertebral bodies is the previous step to biomechanical analysis to predict the risk of fracture in
metastatic vertebrae. In ...[+]
[EN] Since bone metastases is a relevant vertebral pathology, an accurate segmentation of the
vertebral bodies is the previous step to biomechanical analysis to predict the risk of fracture in
metastatic vertebrae. In addition, a proper location of the spinal canal is an essential process
in radiotherapy processes to prevent spinal cord damages and a relevant step to automate the
segmentation process.
Aided by the Computerized Tomography technique, the target of this Final Degree Project
is to model an automated method for the detection and segmentation of the spine and test it in
a group of 21 patients with spinal metastases.
To achieve an automatic segmentation of the vertebral bodies is a complex task due to the
presence of the ribs in the thoracic region. As a solution, a Level-Set method used in the
vertebrae segmentation process and a probabilistic atlas to suppress the ribs and automate the
process have been combined.
Both, the DICE similarity coefficient (DSC) and the Hausdorff (HD) distance have been
used to evaluate the segmentation process. On average, HD decreases 11 mm and DSC
improves 1.3% after applying the atlas. The results show that the atlas is able to detect and
suppress the ribs properly.
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