Análisis de textura mejora la segmentación del tejido pulmonar en tomografía computarizada de alta resolución en...

Área de la Ciencia:

• Radiología; Imagen Médica; Diagnóstico Asistido por Computadora

Sus antecedentes:

• La segmentación precisa del parénquima pulmonar, la opacidad en vidrio deslustrado (GGO) y los vasos intrapulmonares en pacientes con COVID-19 mediante tomografía computarizada de alta resolución (HRCT) es difícil.
• El diagnóstico y la monitorización de COVID-19 dependen de la identificación precisa de estas anomalías pulmonares.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la efectividad de la extracción de características basada en textura para clasificar el parénquima pulmonar, la opacidad en vidrio deslustrado (GGO) y los vasos intrapulmonares en pacientes con COVID-19.
• Determinar el tamaño de ventana óptimo y las características de textura más informativas para una clasificación precisa.

Principales métodos:

• Se analizó un estudio transversal de 530 adultos con COVID-19 confirmado.
• Se analizaron 597 regiones de interés (ROI) que representan parénquima, GGO y vasos utilizando características de textura de primer y segundo orden.
• Se empleó un análisis discriminante lineal por pasos para la selección de características, creando un clasificador de tres clases.

Principales resultados:

• El tamaño de ventana de 20x20 píxeles arrojó el mayor rendimiento de clasificación con una precisión general del 88,6%.
• Se identificaron cinco características de textura basadas en coocurrencia como las más discriminatorias.
• Los errores de clasificación se observaron predominantemente en los límites de los tejidos con vóxeles mixtos.

Conclusiones:

• La extracción de características basada en textura demuestra una alta precisión a nivel de ROI (88,6%) para diferenciar los componentes pulmonares en COVID-19.
• Este enfoque puede funcionar como una valiosa herramienta complementaria en la interpretación radiológica de las TC de tórax.