Procesamiento de señales e imágenes médicas
Procesamiento de señales e imágenes médicas evalúa cómo transformar, filtrar, segmentar y cuantificar datos biomédicos conservando la información clínica.
Conceptos centrales
- Fourier: toda señal periódica se descompone en senoides; el espectro revela interferencia de 50/60 Hz, movimiento y componentes de banda.
- Filtros: pasa-bajos para ruido de alta frecuencia, pasa-altos para deriva de línea base; Butterworth maximamente plano; orden mayor = transición más abrupta.
- Tiempo-frecuencia: STFT y wavelet para señales no estacionarias (EEG, EMG).
- Imagen: CT en unidades Hounsfield; MRI en espacio k; DICOM almacena metadatos y píxeles; ventana/nivel ajusta contraste; segmentación y registro.
- Métricas: sensibilidad, especificidad, Dice, RMSE.
Ejemplo resuelto
En CT, HU = 1000·(μtejido − μagua)/μagua. Si un tejido tiene μ = 1.05 μagua, HU = 1000·0.05 = 50 HU. El agua es 0 HU, aire ≈ −1000 HU y hueso denso >400 HU. Un cambio de ventana no cambia los HU, solo la visualización; no confundas ajuste de display con cuantificación.
Errores frecuentes
- Aplicar FFT sin ventana y sufrir fuga espectral.
- Confundir frecuencia de muestreo con frecuencia de corte.
- Normalizar imágenes antes de comparar HU.
- Segmentar con umbral fijo sin validar contra ground truth.
- Confundir espacio k con imagen anatómica.