Selección de Píxel Semilla mediante Wavelets para Crecimiento por Regiones Difuso (Selection of Seed Pixel Through Wavelets for Fuzzy Region Growing)

RESUMEN El analisis de masas y tumores en mamografia es un problema dificil porque los signos del cancer pueden ser minimos o estar superpuestos en el tejido. Las tecnicas de procesamiento de imagenes pueden mejorar el diagnostico reduciendo los costos. La deteccion de masas es un reto debido al bajo contraste y la pobre definicion de los bordes. Una solucion al problema es representar una masa mediante conjuntos difusos. En este trabajo se estudia la propuesta de Guliato et al. que plantean dos metodos de segmentacion difusos. El primero determina el borde de una masa por crecimiento por regiones clasico, luego de un preprocesamiento difuso de la region de interes. El segundo es un metodo de crecimiento por regiones difuso. Estos metodos necesitan un pixel semilla y un umbral. En este trabajo se propone una seleccion automatica del pixel semilla mediante la seleccion de pixeles muy correlacionados segun la transformada wavelet de la imagen. Como medida de evaluacion en la segmentacion, se emplea la medida de ambiguedad definida por los autores citados. Con la seleccion de semilla propuesta se obtienen mejores resultados en la segmentacion, respecto al uso de una semilla aleatoria. ABSTRACT The analysis of masses and tumors in mammography is difficult because developing signs of cancer may be minimal or masked by superimposed tissues. Image analysis techniques have the potential to improve the diagnostic accuracy of mammography, and reduce health-care costs. Detection of breast masses is a challenging problem due to low contrast and poor definition of their boundaries. An alternative to address this problem is to represent tumor or mass regions by fuzzy sets. In this paper, two methods of fuzzy segmentation proposed by Guliato et al. are studied. The first method determines the boundary of a mass by classic region growing after a fuzzy preprocessing step. The second method is a fuzzy region-growing method. This methods needs a seed pixel and a threshold. In this paper, we proposed an automatic selection of seed pixel based in high correlated pixels according to the wavelet transform of the image. We use measure of fuzziness as evaluation measure defined by cited authors. The results of own approach are better than using random seed pixel.