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Detección de límites prostáticos en imágenes ultrasonograficas

Las enfermedades prostáticas son muy comunes en el hombre adulto y los limites en la detección de patologías a través de imágenes ultrasonograficas juega un papel clave en el diagnostico y tratamiento de la patología prostática. Sin embargo por la baja calidad de las imágenes ultrasonograficas este límite en la detección sigue siendo una tarea a resolver.

Este artículo presenta una revisión de diferentes métodos con sus ventajas y desventajas así como los límites de este método diagnostico.

La hiperplasia prostática benigna usualmente se acompaña con síntomas urinarios de severidad variable en el 50% de los hombres mayores de 60 anos .Estos síntomas tienen un impacto considerable en la calidad de vida de estos pacientes y pueden llevar a complicaciones importantes. Sin embargo el problema más serio es el cáncer prostático el cual tiene la más alta tasa de mortalidad después del cáncer de pulmón.

Es por esto que las técnicas para el diagnostico de este padecimiento como la detección de antígeno prostático y el Ultrasonido transrectal son comúnmente usados para la detección de prostatismo así como la detección de cáncer prostático.

El volumen y los limites prostáticos obtenidos por ultrasonografia transrectal juegan un papel clave para la toma de decisiones clínicas, el volumen de la glándula debe de derivar de los limites, sin embargo la detección de los limites prostáticos sigue siendo un reto por el poco contraste entre la próstata y el tejido circundante, las sombras y los artefactos de refracción.

Detección de límites prostáticos en imágenes ultrasonograficas.

Se clasifican en 3 categorías:

  • Métodos basados en bordes.
  • Método basado en textura.
  • Método basado en modelo.

Métodos basado en Modelos: ha sido probado que este método es el más eficiente para obtener los limites y la delineación  de un objeto esta consiste en el análisis información como; información anatómica, características físicas, y características radiológicas del mismo y esto mejora los algoritmos para la detección de límites.

 

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