Aplicación de técnicas de regularización para mejora de imágenes de atenuación ultrasónica

El diagnóstico médico que se puede obtener a partir de los sistemas de ultrasonido tiene limitaciones. En particular, se han realizado muchos estudios utilizando imágenes de ultrasonido clásicas (modo B) ya que es una tecnología relativamente asequible, no utiliza radiación ionizante, es rápida y fácil de llevar a cabo, entre otras ventajas. Sin embargo aún tiene grandes desventajas como la necesidad de contar con un radiólogo altamente experimentado debido a las, en ocasiones, nada amigables imágenes. Para complementar la información cualitativa que brindan las imágenes clásicas de ultrasonido se buscó obtener información cuantitativa que sea independiente del sistema y del radiólogo. El desarrollo tecnológico en el campo del ultrasonido permitió adquirir la data cruda de ultrasonido y a partir de esta data se han desarrollado técnicas que permiten estimar parámetros de ultrasonido cuantitativo en los tejidos tales como la elasticidad, el coeficiente de retrodispersión, el coeficiente de atenuación ultrasónica, entre otros que complementen a las imágenes modo B durante el diagnóstico de cáncer. El coeficiente de atenuación ultrasónica es particularmente relevante debido a que no solo permitiría realizar caracterización de tejidos (analizar la correlación entre el estado de un tejido y una propiedad como la atenuación ultrasónica) sino también a que la estimación de otros parámetros cuantitativos podría verse mejorada. Más aún, es posible construir una imagen (o mapa) de atenuación ultrasónica. Desafortunadamente los mapas de atenuación que se pueden construir con las técnicas actuales muestran un gran nivel de variabilidad en los estimados de coeficientes de atenuación incluso si corresponden a regiones de análisis adyacentes. Por tanto, el presente trabajo propone mejorar los mapas de atenuación ultrasónica y de esta forma obtener una imagen de ultrasonido cuantitativo que sirva como complemento a las imágenes modo B para un mejor diagnóstico médico.