RESUMEN

La segmentación de imágenes de tumores representa un paso crucial no solamente en el diagnostico de la enfermedad en su evaluación y monitoreo durante el tratamiento. En el presente trabajo, las redes neuronales son utilizadas para reconocer la presencia de tejido tumoral sobre imágenes de resonancia magnética generadas por espectroscopia in vivo y relaxometria. Los datos de relajación fueron validados y categorizados mediante el uso de la información espectroscópica. Las redes neuronales fueron entrenadas con los datos de relajación en modo supervisado, suponiendo tres categorías para el tejido: normal o no afectado y liquido o necrosis. La segmentación realizada en esta forma correlacionada muy bien con la obtenida por otras metodologías desarrolladas previamente, disminuyendo dramáticamente el tiempo de procesamiento, lo que la hace una técnica muy útil para su aplicación clínica.