RESUMO
Técnicas como la Tomografía por Emisión de Positrones y la Tomografía Computarizada permiten determinar la naturaleza maligna o benigna de un tumor y estudiar las estructuras anatómicas del cuerpo con imágenes de alta resolución, respectivamente. Investigadores a nivel internacional han utilizado diferentes técnicas para la fusión de la Tomografía por Emisión de Positrones y la Tomografía Computarizada porque permite observar las funciones metabólicas en correlación con las estructuras anatómicas. La presente investigación se propone realizar un análisis y selección de algoritmos que propicien la fusión de neuroimágenes, basado en la precisión de los mismos. De esta forma contribuir al desarrollo de software para la fusión sin necesidad de adquirir los costosos equipos de adquisición de imágenes de alto rendimiento, los cuales son costosos. Para el estudio se aplicaron los métodos Análisis documental, Histórico lógico e Inductivo deductivo. Se analizaron e identificaron las mejores variantes de algoritmos y técnicas para la fusión según la literatura reportada. A partir del análisis de estas técnicas se identifica como mejor variante el esquema de fusión basado en Wavelet para la fusión de las imágenes. Para el corregistro se propone la interpolación Bicúbica. Como transformada discreta de Wavelet se evidencia el uso de la de Haar. Además, la investigación propició desarrollar el esquema de fusión basado en las técnicas anteriores. A partir del análisis realizado se constataron las aplicaciones y utilidad de las técnicas de fusión como sustitución a los altos costos de adquisición de escáneres multifunción PET/CT para Cuba(AU)
Techniques such as Positron Emission Tomography and Computed Tomography allow to determine the malignant or benign nature of a tumor and to study the anatomical structures of the body with high resolution images, respectively. International researchers have used different techniques for the fusion of Positron Emission Tomography and Computed Tomography because it allows observing metabolic functions in correlation with anatomical structures. The present investigation proposes to carry out an analysis and selection of algorithms that favor the fusion of neuroimaging, based on their precision. In this way, contribute to the development of fusion software without the need to purchase expensive high-performance imaging equipment, which is expensive. For the study the documentary analysis, logical historical and deductive inductive methods were applied. The best algorithm variants and techniques for fusion were analyzed and identified according to the reported literature. From the analysis of these techniques, the Wavelet-based fusion scheme for image fusion is identified as the best variant. Bicubic interpolation is proposed for co-registration. As a discrete Wavelet transform, the use of Haar's is evidenced. In addition, the research led to the development of the fusion scheme based on the previous techniques. From the analysis carried out, the applications and usefulness of fusion techniques were verified as a substitute for the high costs of acquiring PET / CT multifunction scanners for Cuba(AU)
