Segmentación de la glotis en imágenes laríngeas usando snakes.

Abstract

El presente trabajo describe una nueva metodología para la detección automática del espacio glotal de imágenes laríngeas tomadas a partir de 15 vídeos grabados por el servicio ORL del hospital Gregorio Marañón de Madrid con luz
estroboscópica. El sistema desarrollado está basado en el modelo de contornos activos (snake).
El algoritmo combina en el pre-procesado, algunas técnicas tradicionales (umbralización y filtro de mediana) con técnicas más sofisticadas tales como filtrado anisotrópico. De esta forma, se obtiene una imagen apropiada para el uso de las snakes. El valor escogido para el umbral es del 85% del pico máximo del histograma de la imagen; sobre este valor la información de los píxeles no es relevante. El filtro anisotrópico permite distinguir dos niveles de intensidad, uno es el fondo y el otro es la glotis. La inicialización se basa en obtener el módulo del campo GVF; de esta manera se asegura un proceso automático para la selección del contorno inicial. El rendimiento del algoritmo se valida usando los coeficientes de Pratt y se compara contra una segmentación realizada manualmente y otro método automático basado en la transformada de watershed.
SUMMARY:
The present work describes a new methodology for the automatic detection of the glottal space from laryngeal images taken from 15 videos recorded by the ENT
service of the Gregorio Marañon Hospital in Madrid with videostroboscopic equipment.
The system is based on active contour models (snakes).
The algorithm combines for the pre-processing, some traditional techniques (thresholding and median filter) with more sophisticated techniques such as anisotropic
filtering. In this way, we obtain an appropriate image for the use of snake. The value selected for the threshold is 85% of the maximum peak of the image histogram; over
this point the information of the pixels is not relevant. The anisotropic filter permits to distinguish two intensity levels, one is the background and the other one is the glottis.
The initialization is based on the obtained magnitude by GVF field; in this manner an automatic process for the initial contour selection will be assured. The performance of the algorithm is tested using the Pratt coefficient and compared against a manual segmentation and another automatic method based on the watershed transformation.