Segmentación de radiografías de tórax mediante el uso de un algoritmo inspirado en la naturaleza para la detección de enfermedades pulmonares

La detección rápida de potenciales amenazas puede acelerar la evaluación médica y ayudar a iniciar el tratamiento sin demoras. El análisis automático de la radiografía es un proceso complejo y multi-etapa que puede ser beneficioso para exámenes más eficientes en clínicas pulmonares. Los métodos tradicionales utilizan la segmentación de imágenes para recortar áreas de interés para un análisis posterior de desviaciones de la norma (es decir, detección de tejidos no saludables). Sin embargo, el área se extrae como una parte completa, pero para exámenes más sensibles y orientados al paciente necesitamos un enfoque que amplíe la segmentación solo con los elementos necesarios. En este artículo presentamos resultados de investigación sobre la aplicación de un método heurístico para la detección sobre imágenes radiográficas agregadas que provienen de la segmentación implementada.