Detección automática de lesiones activas en esclerosis múltiple usando substracción de imágenes y campos de deformación

Objetivo • Proponer un metodo automatico de deteccion de nuevas lesiones en T2-w aplicado a la Esclerosis Multiple (ME)• Disenar un modelo de regresion logistica basado en caracteristicas de cambio entre adquisiciones temporales como la substraccion de imagenes o los campos de deformacion.• Analizar el efecto de las caracteristicas de deformacion del modelo propuesto.• Evaluar la capacidad del modelo propuesto detectando nuevas lesiones asi como la capacidad de reducir los falsos positivos en los casos sin aparicion de estas Material y metodo: • Analizamos el modelo propuesto utilizando 60 resonancias magneticas (3T) con adquisiciones basales y al cabo de 12 meses (follow up) incluyendo las secuencias de imagen T2- w, PD-w, FLAIR y T1-w• 36 de los pacientes presentaron nuevas lesiones en T2-w al cabo de un ano, mientras que el resto 24 no presentaron nuevas lesiones• Todas las imagenes fueron pre procesadas y co registradas utilizando registro multiresolucion etapa Los campos de deformacion Jacobians Divergence y Normalized Divergence entre los puntos temporales fueron calculados utilizando el algoritmo Demons de registro no rigido