Contribución a técnicas de procesado de imagen relacionadas con ecuaciones en derivadas parciales para la ayuda al diagnóstico de cardiopatías mediante resonancia magnética de realce tardío
La modalidad de resonancia magnética cardíaca de realce tardío con contraste de gadolinio (RMC-RTG) permite la identificación de tejido dañado (escara o fibrosis) presente en el miocardio gracias a la acumulación de contraste en el mismo. Es, por ello, una importante herramienta diagnóstica en patologías tales como la cardiopatía isquémica y la miocardiopatía hipertrófica.
Los métodos de segmentación del tejido dañado en el miocardio suelen partir de una segmentación del miocardio, ya que los valores de intensidad del tejido dañado y de la sangre en una imagen RMC-RTG son muy similares y las fronteras entre estas regiones a menudo son difíciles de detectar. Esta segmentación del miocardio puede ser delineada manualmente o calculada a partir de otra modalidad de imagen, como RMC-CINE, y posteriormente registrada con la imagen RMC-RTG. Sin embargo, los desalineamientos de los contornos del miocardio puede causar que parte de los tejidos contiguos sean incorrectamente clasificados. La proporción del grosor del miocardio que está cubierta por escara (transmuralidad de la escara) tiene valor pronóstico respecto al resultado de la terapia de reperfusión en pacientes de cardiopatía isquémica. La transmuralidad de la escara se calcula en cortes orientados en eje corto con métodos 2D. Sin embargo, las correspondencias punto a punto reales entre el endocardio y el epicardio no están contenidas, en general, dentro de un plano de eje corto.
La contribución principal del presente trabajo es un método para calcular mapas densos del grosor del miocardio y de la transmuralidad de la escara basado en una ecuación en derivadas parciales e implementado numéricamente empleando un esquema multi-stencil. El método se ha probado empleando funciones analíticas y tres bancos de imágenes RMC-RTG reales diferentes. Proponemos también un método de segmentación multimodal cuando se dispone de las imágenes RMC-RTG y RMC-CINE y de una segmentación del miocardio en RMC-CINE, que permite pequeños desplazamientos de los contornos endocárdico y epicárdico. Se trata de una variante de un método variacional existente que utiliza un algoritmo de esperanza maximización novedoso para estimar los parámetros de las distribuciones de probabilidad empleando una función de log-verosimilitud que incorpora tanto las imágenes RMC-RTG y RMC-CINE como la segmentación del miocardio de RMC-CINE. Estudiamos también la influencia del conjunto de stencils escogido en los resultados del método Multi-Stencil Fast Marching. Se ha propuesto también una nueva versión utilizando un esquema en diferencias finitas centrado para las derivadas parciales.
