Segmentación de imagenes biomédicas mediante crecimiento de regiones

El estudio de los diferentes tipos de fibras presentes en imagenes correspondientes a tejidos musculares permite a los investigadores determinar propiedades metabolicas y de contraccion de los musculos y en general su estado fisiologico. La segmentacion de imagenes digitales, la cual identifica regiones o contornos de objetos dentro de la imagen, es un paso fundamental del analisis computarizado que puede ayudar en este estudio. Sin embargo, las imagenes de este tipo, en general, se presentan muy difusas y con un bajo contraste, lo cual dificulta la identificacion de los diferentes objetos presentes en ella. El objetivo principal de este trabajo es proponer un metodo en dos fases, para la segmentacion de imagenes microscopicas correspondientes a la digitalizacion de secciones transversales de tejido muscular de rata. La primera fase permite obtener un conjunto de regiones homogeneas iniciales de acuerdo a un criterio de uniformidad establecido. En esta fase usamos un algoritmo de division y union de regiones. La segunda tiene como finalidad formar las regiones correspondientes a un tipo de fibra dado y su agrupacion en una imagen. Los resultados obtenidos al aplicar el procedimiento de segmentacion propuesto a imagenes digitales de musculos de rata muestran una adecuada identificacion de las regiones de interes.