Introducción:

La segmentación es un proceso fundamental que divide un espacio de datos en regiones salientes significativas. La segmentación afecta esencialmente el rendimiento general de cualquier sistema automatizado de análisis de imágenes, por lo tanto, lograr su calidad es de suma importancia. El poder desarrollar estrategias eficientes y con buen desempeño ha determinado el rendimiento excelente de un sistema de inteligencia artificial. El objetivo fundamental del presente trabajo fue la obtención de un conjunto de algoritmos capaces de alcanzar óptima calidad en la segmentación de imágenes y en particular en las imágenes biomédicas, las cuales por la física de formación presentan características muy particulares.

Métodos:

Se utilizó un método de investigación experimental al emplear imágenes reales y no simuladas (a través de computadoras), lo cual garantizó que los algoritmos desarrollados tuvieran presente la física de formación de las mismas y el modo de captación. Todas las imágenes biomédicas usadas fueron obtenidas de bases de datos de centros asistenciales cubanos y de fuentes internacionales estandarizadas. Además, los algoritmos desarrollados fueron puestos a punto a través del método de investigación cuantitativo-cualitativo, seleccionándose como criterios verdaderos las imágenes delineadas y evaluaciones realizadas por los especialistas.

Resultados y discusión:

Los resultados obtenidos con las estrategias desarrolladas evidenciaron la efectividad y el buen desempeño de ellas, cumpliendo con el objetivo de lograr una óptima segmentación. Se distinguió de forma clara los objetos o patrones que los especialistas necesitaban acentuar. Esto permitió poder llevar a cabo un posterior análisis, más sencillo de las patologías asociadas a esas bioimágenes. En conclusión, los algoritmos propuestos son originales (autóctonos) y cumplen con el objetivo de lograr una óptima segmentación, donde uno puede distinguir de forma clara y precisa los patrones que necesitan destacar los especialistas para el posterior análisis de las imágenes.

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