Segmentación automática de tejido cerebral en imagen preclínica.

En estudios preclínicos neurológicos de imagen de resonancia magnética (MRI) en pequeños animales es común el uso de la segmentación cerebral para su posterior análisis volumétrico y/o registro con otras modalidades de imagen. Este proceso suele realizarse de forma manual, por lo que a menudo se emplea una gran cantidad de tiempo dependiendo del estudio.

En este trabajo se propone un nuevo método de segmentación automática basado en registro para facilitar dicho proceso. La propuesta se ha comparado con dos métodos: segmentación manual, que se emplea como referencia, y una segmentación basada en PCNN (Pulse Couple Neural Network) propuesta específicamente para imágenes de rata. El método propuesto consigue buenos resultados en índice de solapamiento y volumen cerebral comparado con el manual, y ofrece además una reducción considerable en el tiempo de ejecución comparado con PCNN.