¿Cuál es el tamaño de este tumor renal? ¿Dónde se encuentra esta pequeña estructura cerebral sobre la que deseo intervenir quirúrgicamente? ¿Está correctamente colocado el stent que he implantado en la arteria? Para responder a estas y muchas otras preguntas, es necesario proporcionar al médico una herramienta para localizar y medir un órgano u objeto, o cuantificar su actividad. Los problemas subyacentes pertenecen al ámbito de la segmentación de imágenes, uno de los problemas más interesantes y difíciles de resolver en visión por ordenador.
Identificar regiones ----------------------
La segmentación consiste en identificar y definir objetos presentes en una imagen: esta deja de ser una colección de píxeles (en 2D) o vóxeles (en 3D) yuxtapuestos para convertirse en un conjunto de regiones disjuntas. Idealmente, las regiones tienen un significado (objeto, estructura, señal… o fondo) más allá de sus propias características visuales (niveles de gris, forma). Para identificar las regiones de una imagen se distinguen dos grupos de métodos:
• El enfoque basado en regiones: se agrupan los píxeles que presentan una característica común, derivada, por ejemplo, de la intensidad de los píxeles; el criterio se evalúa en términos absolutos (amplitudes) o relativos (desniveles); se establecen entonces reglas de decisión, que son umbrales que definen intervalos de valores; los píxeles cuyos valores están comprendidos entre los umbrales y están conectados entre sí (se habla de píxeles conexos) forman una misma región;
• el enfoque basado en contornos: se establecen fronteras en las posiciones donde la variación de un criterio es localmente máxima; un contorno es una curva o una superficie (en el caso de las imágenes 3D) cerrada y de un píxel de grosor.