Validación de técnicas de segmentación para la tomografía por emisión de positrones mediante imágenes ex-vivo de piezas quirúrgicas oncológicas | Revista Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular

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Se muestra la imagen PET de alta resolución, la imagen PET del Biograph Duo con y sin interpolación y los resultados de la segmentación con los mejores métodos (Otsu, Ridler, Ramesh y el umbral del 42%). El contorno rojo representa el volumen de referencia obtenido de la imagen de alta resolución." ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónLa tomografía por emisión de positrones (PET) es una técnica de diagnóstico por imagen que ha demostrado una gran utilidad en el campo de la oncología<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">1,2</a>. Recientemente, se ha originado un gran interés sobre su potencial para la planificación de tratamientos de radioterapia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015">3,4</a>. El proceso más crítico para dicha planificación es la delimitación precisa del volumen tumoral a tratar<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025">5</a>.Actualmente en la práctica clínica rutinaria, la delimitación del volumen tumoral se realiza manualmente sobre imágenes anatómicas como la tomografía computarizada o la resonancia magnética. Sin embargo, la delineación manual sobre imágenes PET es bastante compleja debido a la limitada resolución espacial de esta modalidad, produciéndose una elevada variabilidad tanto intra- como interoperador<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">6</a>. Por este motivo, en el caso del PET se requiere una técnica de segmentación estandarizada, automática y robusta para la determinación del volumen tumoral<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">7</a>.La técnica más utilizada actualmente para segmentar imágenes PET es el método del valor umbral, fundamentalmente debido a su sencillez de implementación y aplicación. Generalmente, se selecciona el umbral visualmente según el criterio del especialista en medicina nuclear. Sin embargo, la selección del umbral óptimo es crítica para una correcta delimitación.En los últimos años se ha publicado un gran número de trabajos relacionados con la investigación de diferentes técnicas de segmentación automáticas o semiautomáticas aplicables a la detección del volumen tumoral sobre imágenes PET. Las técnicas propuestas abarcan desde la utilización de un umbral fijo, relativo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040">8-10</a> o seleccionado automáticamente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">11</a> hasta la segmentación mediante complejos modelos estadísticos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0060">12-14</a>. No obstante, todavía no existe un método estandarizado para este fin.Antes de su traslación a la práctica clínica, toda técnica de segmentación debe ser validada. El propósito de la validación es comprobar que el método de delineación considerado es aplicable a una amplia variedad de casos con una precisión razonable. La calidad y la congruencia de la validación dependen tanto de la calidad de los criterios de evaluación como del conjunto de imágenes utilizado. De hecho, la precisión de la delineación automática está directamente condicionada por la calidad de imagen. Por lo tanto, el protocolo de adquisición y reconstrucción de las imágenes es tan importante como la técnica de delimitación en sí<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075">15</a>.El mayor problema para la comparación de métodos de segmentación es la inexistencia de una base de datos común con imágenes de calidad para este fin. En un trabajo reciente, Dewalle-Vignion et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080">16</a> han publicado una serie de imágenes PET de pacientes con linfoma para validación de técnicas de segmentación. La mayor limitación de dicho estudio es que la imagen de referencia se basa en la segmentación manual sobre la propia imagen PET.En este marco, el presente trabajo propone una técnica novedosa de adquisición de imágenes PET ex-vivo de alta resolución para establecer un marco común de validación de diferentes técnicas de segmentación para imágenes PET oncológicas. Las imágenes obtenidas por este procedimiento se pondrán disponibles en Internet, con el objetivo de servir de marco común de validación de cualquier técnica de segmentación. Para mostrar la utilidad de esta serie de imágenes, se evalúa el funcionamiento de varios algoritmos de segmentación basados en la selección automática del umbral óptimo.Material y métodosPacientes y protocolo de adquisiciónSe estudiaron pacientes oncológicos que iban a ser intervenidos quirúrgicamente, previa aprobación del comité de ética de nuestra institución. La serie incluyó 15 pacientes: 3 con cáncer de mama, 2 con cáncer colorrectal y 10 con cáncer de próstata. Cada paciente autorizó la realización de este estudio mediante consentimiento informado. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se resumen algunos datos demográficos y clínicos de estos pacientes.<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>Se diseñó un protocolo de adquisición ex-vivo, realizándose imágenes de las piezas quirúrgicas extraídas en la cirugía, según el protocolo que se muestra en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>. El estudio PET ex-vivo se realizó el día de la cirugía tras la administración de una actividad de 7 MBq/kg de 18F-FDG, previamente a la extracción del tumor. La actividad se inyectó cuando se estimaba que quedaban aproximadamente 60 minutos de cirugía. Una vez extraído el tumor, la pieza quirúrgica se trasladó al servicio de medicina nuclear donde se realizaron 2 estudios PET de cada tumor: el primero en el equipo clínico PET/CT Biograph Duo (Siemens, Hoffman Estates, IL, EE. UU.) y el segundo en un tomógrafo PET de alta resolución Mosaic (Philips, Milpitas, CA, EE. UU.) dedicado habitualmente al estudio de pequeños animales.<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>En el PET/CT Biograph Duo el protocolo consistió en un CT para la corrección de atenuación y una imagen PET estática de 3 minutos en una única posición de camilla. La imagen se reconstruyó mediante el algoritmo iterativo OSEM con 2 iteraciones y 8 subconjuntos, con un filtro Gaussiano de 5mm, con correcciones de atenuación y dispersión. En el PET de alta resolución Mosaic se realizó un estudio de transmisión con una fuente de 137Cs, seguido de un estudio de emisión de 20 minutos. Para la reconstrucción se utilizó el algoritmo iterativo estándar en este equipo (3D Ramla con filtro Gaussiano de 1mm) con correcciones de tiempo muerto, sucesos aleatorios, atenuación y dispersión.Segmentación de las imágenesAntes de segmentar las imágenes, se realizaron 2 operaciones de preprocesado. En primer lugar se realizó un recorte de las imágenes. Este recorte está motivado por el hecho de que el campo de visión de ambos tomógrafos es grande en comparación con el tamaño de la pieza quirúrgica y por tanto la mayor parte de la imagen queda vacía y solo una pequeña parte de la misma contiene información útil para la segmentación. Tras el recorte, la imagen queda centrada en la zona de interés y únicamente contiene al tumor y al tejido sano circundante. Además, se escalaron de nuevo todas las imágenes de forma que la escala pasase a expresar valores de SUV en lugar de kBq/cm<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">3</a>. Para ello todas las imágenes se dividieron por el factor (actividad administrada/masa del paciente) expresado en kBq/g.A continuación se procedió a segmentar las imágenes ex-vivo de las piezas quirúrgicas obtenidas en sendos tomógrafos, PET Mosaic y PET/CT Biograph Duo. Las imágenes se segmentaron con 12 algoritmos de segmentación basados en la selección automática del umbral óptimo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>) implementados previamente por nuestro grupo de investigación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">11,17</a> y disponibles en: <a id="intr0005" class="elsevierStyleInterRef" href="https://www.cun.es/la-clinica/servicios-medicos/departamento/medicina-nuclear/pet-segmentation-tools-0">https://www.cun.es/la-clinica/servicios-medicos/departamento/medicina-nuclear/pet-segmentation-tools-0</a>.<elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia>Además de con los 12 algoritmos de segmentación automática propuestos por Prieto et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">11</a>, todas las imágenes se segmentaron con un método estándar para imágenes PET. En concreto se utilizó un umbral relativo del 42% respecto al valor máximo de la imagen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">9</a>.Evaluación de los resultados de la segmentaciónPara la evaluación de los resultados de la segmentación se debe definir el volumen de referencia que delimite el tamaño real de cada tumor. Para ello, se tomó como dato de partida el análisis de anatomía patológica realizado sobre la pieza quirúrgica, que aportaba el tamaño del tumor en 1, 2 o 3 dimensiones según fuera la geometría del tumor. Con este dato se dibujó sobre la imagen PET de alta resolución (PET Mosaic) un volumen de interés esférico centrado en la zona de máxima captación y de diámetro correspondiente a la máxima dimensión del tumor según anatomía patológica. A continuación, un experto en medicina nuclear seleccionó visualmente un iso-contorno tal que se ajustara a la zona de captación considerada tumoral en la imagen, que quedara comprendido dentro del volumen esférico delineado previamente y que mantuviera las dimensiones del tumor según anatomía patológica. En consecuencia, el volumen de referencia presenta la forma irregular debida al iso-contorno y sus dimensiones coinciden con los datos anatomopatológicos.Se utilizaron las siguientes medidas cuantitativas, que comparan la imagen obtenida con cada algoritmo de segmentación con la imagen de referencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">11,14</a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">•Error de volumen (Volume Error, VE): mide la diferencia entre el volumen de referencia y el segmentado, expresada como porcentaje con respecto al volumen de referencia.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">•Error de clasificación (Classification Error, CE): mide la cantidad total de vóxeles que se han asignado incorrectamente a objeto o a fondo en la imagen segmentada, con respecto al número de vóxeles del objeto en la imagen de referencia.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015">•Índice de similitud de Dice (Dice Similarity Index, DSI): se trata de una medida de similitud entre 2 objetos definida como la intersección entre los 2 objetos, segmentado y referencia, sobre la media de su conjunto combinado.</li></ul>Para seguir el mismo criterio en los 3 parámetros se utilizó (1-DSI) en lugar de DSI. Así, un valor bajo en cualquiera de las 3 medidas representa una mejor segmentación. Aunque VE y CE pueden tomar valores superiores al 100%, en este estudio el máximo error se limitó a 100%.Los volúmenes segmentados a partir de las imágenes del PET Mosaic fueron comparables vóxel a vóxel con la imagen de referencia, siendo posible calcular los 3 parámetros definidos previamente (VE, CE y 1-DSI). Se calculó la media aritmética de estos 3 valores para determinar una medida de error global para cada imagen.En el caso de las imágenes del PET/CT clínico, no se pudo comparar vóxel a vóxel el volumen segmentado con la imagen de referencia, ya que las imágenes no estaban corregistradas. En consecuencia, los parámetros CE y 1-DSI no se pudieron calcular y solo se obtuvo la medida de error VE que se basa en la comparación de volúmenes. Puesto que el análisis cuantitativo quedó limitado a un único parámetro, se realizó un análisis visual fusionando la imagen segmentada con el volumen de referencia, pero realizando el corregistro únicamente en lo que respecta a desplazamientos y rotaciones, sin aplicar el cambio de muestreo.Las medidas de error obtenidas con los diferentes algoritmos de segmentación se analizaron estadísticamente. Se comprobó la normalidad de las variables con la prueba de Shapiro-Wilk. Debido a la ausencia de criterios de normalidad, las comparaciones pareadas entre métodos se evaluaron mediante la prueba de signos. Los análisis se realizaron utilizando el paquete estadístico SPSS (versión 11.0, Chicago, IL, EE. UU.). El nivel de significación se fijó en p<0,05 para todas las comparaciones.ResultadosSegmentación de las imágenes de la tomografía por emisión de positrones MosaicLa <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>.A muestra un corte de cada imagen PET ex-vivo obtenida en el tomógrafo de alta resolución, superponiéndose en cada caso el contorno del volumen de referencia seleccionado visualmente por el experto en medicina nuclear. Las imágenes de las 15 piezas quirúrgicas adquiridas en el tomógrafo PET de alta resolución se segmentaron con los 12 algoritmos automáticos evaluados y adicionalmente con el método estándar para imágenes PET: umbral al 42% del valor máximo de la imagen. Los resultados de los 3 parámetros de evaluación se presentan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a>A, donde para cada método se ha calculado la mediana en la serie completa de 15 imágenes.<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia>Los resultados de los tests estadísticos realizados para comparar cada método propuesto con el método estándar se detallan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>, donde se ordenan los métodos según la mediana de la medida de error global. Considerando como umbral de significación un valor de p<0,05, este análisis mostró que los resultados obtenidos con todos los algoritmos menos Hertz mostraban diferencias estadísticamente significativas respecto a los obtenidos con el umbral relativo del 42%, siendo Yanni, Tsai, Otsu, Ridler, Ramesh, Sahoo, Kapur y Yen estadísticamente mejores que el método estándar. Como muestra del buen funcionamiento de los métodos descritos, la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> presenta el volumen segmentado mediante el algoritmo de Yanni en las imágenes PET de las 15 piezas quirúrgicas obtenidas en el tomógrafo de alta resolución Mosaic.<elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia>Segmentación de las imágenes de la tomografía por emisión de positrones Biograph DuoLa <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>B muestra un corte de cada una de las imágenes PET de las 15 piezas quirúrgicas adquiridas ex-vivo en el tomógrafo PET/CT Biograph Duo. En comparación con las imágenes del tomógrafo de alta resolución Mosaic, se aprecia claramente que en este caso las imágenes son más borrosas, es decir, tienen peor resolución espacial y no presentan el ruidoasociado a la baja estadística de recuento.Las imágenes de las 15 piezas quirúrgicas adquiridas en el tomógrafo PET Biograph Duo se segmentaron con el método estándar (umbral al 42% del valor máximo de la imagen) y con los 12 algoritmos automáticos evaluados en este trabajo de investigación. En este caso, se utilizó VE como única medida de error, calculándose su mediana para todas las imágenes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>).Los resultados de la comparación de cada método automático respecto al método estándar (42%) se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>. Se observa que el método estándar es el mejor método y el único con mediana inferior al 20%. El test estadístico de los signos mostró que, a pesar de obtener resultados peores, los algoritmos de Otsu, Ramesh, Ridler, Yanni y Tsai no presentaban diferencias estadísticamente significativas respecto al método de referencia, siendo la mediana del error para los 3 primeros métodos inferior al 40%. El resto de métodos (Lloyd, Kapur, Hertz, Sahoo, Yen, Huang y Li) presentaron un funcionamiento significativamente peor que el método de referencia. En general, se observa peor comportamiento de todos los métodos respecto a los resultados obtenidos en el PET Mosaic.Adicionalmente, se realizó un análisis visual detallado de todas las imágenes. El análisis visual se centró en los mejores algoritmos según el análisis estadístico: Otsu, Ridler y Ramesh. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a> se muestran las imágenes correspondientes a 3 de las 15 piezas quirúrgicas, que corresponden a una imagen con buenos resultados (p01), una con resultados intermedios (p04) y una con resultados deficientes (p20).<elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia>Todas las imágenes adquiridas en este estudio, junto con la imagen de referencia en cada caso, se han puesto a disposición de la comunidad científica en la siguiente página web: <a id="intr0010" class="elsevierStyleInterRef" href="https://www.cun.es/la-clinica/servicios-medicos/departamento/medicina-nuclear/pet-segmentation-tools-0">https://www.cun.es/la-clinica/servicios-medicos/departamento/medicina-nuclear/pet-segmentation-tools-0</a>.DiscusiónMetodología de evaluación de técnicas de segmentación en base a la tomografía por emisión de positrones de alta resolución sobre piezas quirúrgicasUna contribución singular del presente trabajo es la inclusión de datos de PET de tumores humanos reales. Habitualmente, la obtención de datos de pacientes para segmentación plantea muchas cuestiones económicas, logísticas e incluso éticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075">15</a>. Esto hace que en la mayoría de estudios se trabaje con lesiones simuladas. Estas simulaciones pueden ser generadas de forma directa mediante la convolución de tumores ficticios con la función de respuesta del sistema PET, añadiendo posteriormente cierto nivel de ruido para modelar su efecto en las imágenes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090">18</a>. Un método más purista de generación de imágenes artificiales consiste en la simulación de los objetos y del tomógrafo PET con un método de Monte Carlo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">13</a>. En cualquier caso, con estos 2 métodos (convolución con la respuesta del sistema o Monte Carlo) se obtienen imágenes no reales.Una validación ideal debe incluir datos reales de pacientes, como en el presente estudio. Una vez obtenidas las imágenes PET, la mayor dificultad reside en generar una imagen de referencia apta para comprobar los resultados de la segmentación. Para ello existen 2 posibles vías: adquirir imágenes con otra modalidad de imagen como la tomografía computarizada o extraer quirúrgicamente el tumor y analizar sus características mediante anatomía patológica. Ambas opciones presentan importantes limitaciones.En la primera opción, al comparar los datos con otra modalidad de imagen, los resultados dependerán del posicionamiento del paciente y/o de la bondad del registro entre las imágenes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">19</a>. Por otra parte, nada garantiza que la modalidad alternativa aporte información absolutamente confiable en cuanto a la delimitación precisa del tumor, ya que todas las modalidades están sujetas a limitaciones. Además, la comparación con otra modalidad de imagen se basaría en la hipótesis cuestionable de que los contornos del tumor son iguales en las 2 modalidades. Sin embargo, el interés del PET reside en que es capaz de detectar pequeños cambios en el metabolismo celular inapreciables con ninguna otra técnica de imagen de médica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">20</a>.En cuanto a las piezas tumorales extraídas quirúrgicamente, las dificultades son numerosas y variadas también. En la literatura se ha manejado este tipo de información mediante el registro entre los cortes de la pieza quirúrgica macroscópica y las imágenes PET precirugía. Se trata de un procedimiento complejo que consiste en congelar la pieza quirúrgica, cortarla en finos cortes, obtener una imagen digital de cada corte y reconstruir un volumen 3D a partir de las imágenes de los cortes. Esta metodología, desarrollada por Daisne et al. para tumores faringolaríngeos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">14,18,21</a> y por Stroom et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110">22</a> para tumores de pulmón, presenta la limitación de que el espécimen quirúrgico puede deformarse o perder volumen durante la congelación, el corte en rodajas, el escaneado, el reensamblaje y el registro. Además, los contornos se dibujan manualmente sobre la pieza quirúrgica y por tanto están sujetos a una importante variabilidad.En el presente trabajo, se ha planteado una técnica completamente novedosa para la obtención del volumen de referencia 3D. En lugar de congelar la pieza completa, cortarla, digitalizar los cortes y apilar las imágenes, se propone utilizar una imagen PET de alta resolución y un umbral seleccionado visualmente sobre esta imagen. Esta metodología obtiene de forma precisa el volumen del tumor, sin estar afectada por posibles cambios debidos al complejo procesamiento de la pieza macroscópica propuesto por Daisne et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105">21</a>. Una limitación de la técnica propuesta reside en que es posible que se produzca captación regional no tumoral en la imagen debida a la manipulación propia de la cirugía tras la inyección del radiofármaco.Evaluación de algoritmos de segmentación automáticaComo ya se ha comentado, la delimitación manual del volumen tumoral sobre la imagen PET es más compleja que la delimitación sobre las imágenes anatómicas, debido fundamentalmente a su peor resolución espacial. Los métodos que se han descrito en la literatura como alternativa a la delimitación manual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025">5</a> se basan principalmente en establecer un umbral según el valor del SUV, ya sea mediante un umbral fijo (SUV 2,5<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115">23</a>), un umbral seleccionado visualmente, un umbral relativo al valor máximo de captación en el tumor (42%<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">9</a>), o un umbral adaptativo que se ajusta en cada imagen en base a curvas de calibración<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040">8,10</a> o de forma iterativa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120">24</a>. Todas estas opciones presentan algún inconveniente. La técnica semiautomática más utilizada actualmente es el establecimiento del umbral en base a criterios visuales. Sin embargo, la selección del umbral óptimo es crítica para una correcta delimitación. Los umbrales basados en un valor fijo de SUV absoluto o relativo constituyen técnicas completamente automáticas pero solo funcionan en determinadas condiciones. Aunque existen métodos adaptativos que calculan el umbral para cada imagen en función de las características del objeto a segmentar, se trata de métodos supervisados, es decir, no automáticos. Por otro lado, se han propuesto técnicas de segmentación automática basadas en el cálculo de gradientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">18,25</a>, la teoría Bayesiana<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">13,26</a> o la teoría de probabilidades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070">14</a>. Sin embargo, estos métodos son en general complejos, requieren grandes desarrollos matemáticos o algún tipo de pre- o posprocesado para su correcto funcionamiento.En este trabajo se evalúan técnicas automáticas no supervisadas y no parametrizadas. Estas técnicas obtienen el umbral a partir de alguna característica de la imagen que pueda extraerse de forma automática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">11</a>. Dado que el método del valor umbral es el más utilizado en la actualidad, el médico es capaz de comprender perfectamente el fundamento de este tipo de segmentación, de forma que puede introducir esta técnica en su práctica clínica entendiendo el mecanismo subyacente. Además, la segmentación basada en la selección automática del umbral óptimo es la metodología más sencilla de todas las alternativas automáticas propuestas en la literatura. De hecho, son técnicas muy rápidas computacionalmente y no requieren ningún tipo de pre- o posprocesado para su funcionamiento.Estos algoritmos de segmentación automática se han aplicado sobre un conjunto de imágenes de tumores adquiridos ex-vivo en 2 tomógrafos PET diferentes, utilizando como referencia el tumor delimitado por un experto sobre la imagen PET de alta resolución. La calidad de la segmentación se ha comparado con un método estándar de segmentación en PET (umbral relativo del 42%). Los resultados se pueden resumir de la siguiente forma:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020">-En las imágenes adquiridas en el tomógrafo PET de alta resolución, los métodos de segmentación descritos por Yanni, Tsai, Otsu, Ridler y Ramesh presentaron medianas en la medida de error global inferiores al 10% mientras que los métodos de Sahoo, Kapur y Yen presentaron medianas entre el 10 -20%. Todos estos algoritmos resultaron significativamente mejores que el umbral al 42% (mediana: 41,8%).</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025">-En las imágenes adquiridas en el PET/CT clínico, ninguno de los métodos de segmentación automática evaluados superó al método de referencia, que mostró una mediana de VE inferior al 20%. Los mejores métodos, con medianas inferiores al 40% y sin diferencias estadísticamente significativas respecto al umbral del 42%, fueron los algoritmos de Otsu, Ramesh y Ridler.</li></ul>Por tanto, se han obtenido resultados muy diferentes en ambos tomógrafos. Las características intrínsecas de las imágenes adquiridas en el PET/CT Biograph Duo en cuanto a muestreo y resolución espacial hacen que sea especialmente compleja la segmentación de las mismas. Estos 2 fenómenos se muestran claramente en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a>. Respecto al muestreo, el tamaño de vóxel en este tomógrafo es de 5,31×5,31×3,38 mm<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">3</a> lo que impide determinar la forma del tumor con mayor precisión. El otro factor importante es la limitada resolución espacial del tomógrafo PET/CT (9,3mm<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">27</a>) que hace que el tumor se produzca un importante efecto de volumen parcial (EVP), de forma que el tumor aparece con un tamaño considerablemente mayor que el real. Ambos efectos, muestro y efecto de volumen parcial, afectan a todas las imágenes, pero el EVP es especialmente grave en los tumores que poseen una dimensión más pequeña o cuya forma presenta zonas centrales sin captación (p04 y p20 en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a>). Estos 2 factores limitantes contribuyen a que el parámetro VE tome valores relativamente altos en comparación con lo observado en la serie de imágenes ex-vivo procedentes del PET Mosaic. Sin embargo, los 2 factores se deben a las características intrínsecas de las imágenes adquiridas en este tomógrafo y no a errores en la segmentación mediante los métodos propuestos en este trabajo.Estos resultados plantean que la segmentación basada en la selección automática del umbral puede tener una aplicabilidad limitada para tomógrafos clínicos con las prestaciones de resolución similares a las del tomógrafo PET/CT utilizado en este estudio. Sin embargo, podría ser una herramienta muy útil para segmentar tumores en imágenes PET adquiridas con los tomógrafos de nueva generación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">28</a>. Estos se caracterizan por una mejora importante en la resolución espacial gracias a las técnicas de tiempo de vuelo y de modelización de la función de dispersión puntual, junto con un aumento del tamaño de matriz en la reconstrucción, apta para la práctica clínica gracias a la mejora en la capacidad de computación de las estaciones de procesado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">29</a>. Estas características acercan las prestaciones de los equipos PET de nueva generación a las del tomógrafo de alta resolución Mosaic, para el que los algoritmos de Otsu, Ramesh y Ridler han demostrado su eficacia en este estudio.ConclusionesSe ha propuesto una técnica novedosa de validación de técnicas de segmentación para imágenes PET oncológicas, adquiriéndose estudios PET ex-vivo de piezas quirúrgicas y obteniéndose a partir de una imagen PET de alta resolución el tamaño del tumor para la evaluación de los resultados de la segmentación. Las imágenes obtenidas siguiendo esta metodología se han puesto a disposición de la comunidad científica a través de Internet.La segmentación automática de las imágenes PET de las piezas quirúrgicas adquiridas en el tomógrafo de alta resolución ha demostrado que los algoritmos de Yanni, Tsai, Otsu, Ridler y Ramesh son claramente superiores al método estándar (umbral relativo del 42%). Sin embargo, ningún algoritmo superó a la técnica estándar en las imágenes de las piezas quirúrgicas obtenidas en el PET/CT clínico.FinanciaciónEl desarrollo de esta investigación ha sido parcialmente financiado por el Instituto de Salud Carlos III (proyecto FIS PI061261) y por Siemens HealthCare.Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses." "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:12 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "xres315472" "titulo" => array:5 [ 0 => "Resumen" 1 => "Objetivo" 2 => "Material y métodos" 3 => "Resultados" 4 => "Conclusiones" ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec298213" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "xres315471" "titulo" => array:5 [ 0 => "Abstract" 1 => "Objective" 2 => "Material and methods" 3 => "Results" 4 => "Conclusions" ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec298214" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y métodos" "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Pacientes y protocolo de adquisición" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Segmentación de las imágenes" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Evaluación de los resultados de la segmentación" ] ] ] 6 => array:3 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Resultados" "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Segmentación de las imágenes de la tomografía por emisión de positrones Mosaic" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Segmentación de las imágenes de la tomografía por emisión de positrones Biograph Duo" ] ] ] 7 => array:3 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Discusión" "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Metodología de evaluación de técnicas de segmentación en base a la tomografía por emisión de positrones de alta resolución sobre piezas quirúrgicas" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Evaluación de algoritmos de segmentación automática" ] ] ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Conclusiones" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0070" "titulo" => "Financiación" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0065" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 11 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2013-04-15" "fechaAceptado" => "2013-06-06" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec298213" "palabras" => array:4 [ 0 => "Tomografía por emisión de positrones" 1 => "Pieza quirúrgica" 2 => "Segmentación" 3 => "Oncología" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec298214" "palabras" => array:4 [ 0 => "Positron emission tomography" 1 => "Surgical specimen" 2 => "Segmentation" 3 => "Oncology" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "ObjetivoDiseñar una técnica novedosa de adquisición ex-vivo para establecer un marco común de validación de diferentes técnicas de segmentación para imágenes PET oncológicas. Evaluar sobre estas imágenes el funcionamiento de varios algoritmos de segmentación automática. Material y métodosEn 15 pacientes oncológicos se realizaron estudios PET ex-vivo de las piezas quirúrgicas extraídas durante la cirugía, previa inyección de 18F-FDG, adquiriéndose imágenes en 2 tomógrafos: un PET/CT clínico y un tomógrafo PET de alta resolución. Se determinó el volumen tumoral real en cada paciente, generándose una imagen de referencia para la segmentación de cada tumor. Las imágenes se segmentaron con 12 algoritmos automáticos y con un método estándar para PET (umbral relativo del 42%) y se evaluaron los resultados mediante parámetros cuantitativos. ResultadosLa segmentación de imágenes PET de piezas quirúrgicas ha demostrado que para imágenes PET de alta resolución 8 de las 12 técnicas de segmentación evaluadas superan al método estándar del 42%. Sin embargo, ninguno de los algoritmos superó al método estándar en las imágenes procedentes del PET/CT clínico. Debido al gran interés de este conjunto de imágenes PET, todos los estudios se han publicado a través de Internet con el fin de servir de marco común de validación y comparación de diferentes técnicas de segmentación. ConclusionesSe ha propuesto una técnica novedosa para validar técnicas de segmentación para imágenes PET oncológicas, adquiriéndose estudios ex-vivo de piezas quirúrgicas. Se ha demostrado la utilidad de este conjunto de imágenes PET mediante la evaluación de varios algoritmos automáticos." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "ObjectiveTo design a novel ex-vivo acquisition technique to establish a common framework to validate different segmentation techniques for oncological PET images. To evaluate several automatic segmentation algorithms on this set of images. Material and methodsIn 15 patients with cancer, ex-vivo PET studies of surgical specimens removed during surgery were performed after injection of 18F-FDG. 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A) Datos obtenidos al segmentar las imágenes del tomógrafo PET Mosaic; B) Datos obtenidos al segmentar las imágenes del tomógrafo PET/CT Biograph Duo." ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 1227 "Ancho" => 2250 "Tamanyo" => 158979 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Volúmenes segmentados mediante el algoritmo de Yanni en las imágenes de 15 piezas quirúrgicas adquiridas en el tomógrafo PET Mosaic. El volumen segmentado se muestra como una imagen binaria y el contorno rojo indica el volumen de referencia seleccionado visualmente por el experto en medicina nuclear." ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "fig0025" "etiqueta" => "Figura 5" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr5.jpeg" "Alto" => 1043 "Ancho" => 2317 "Tamanyo" => 259630 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Ejemplo de segmentación de 3 piezas quirúrgicas. Se muestra la imagen PET de alta resolución, la imagen PET del Biograph Duo con y sin interpolación y los resultados de la segmentación con los mejores métodos (Otsu, Ridler, Ramesh y el umbral del 42%). El contorno rojo representa el volumen de referencia obtenido de la imagen de alta resolución." ] ] 5 => array:7 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Paciente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Edad (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Sexo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Masa (kg) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Tumor primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Tamaño tumor (cm) Anatomía patológica \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">66 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Mama \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,6×5,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,5×4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,5×2,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5×1,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">63 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Próstata \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">102 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,5×5,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">74 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Próstata \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">57 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">63 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,8×2,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4×3×8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">83 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5×3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Mama \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5×2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Mama \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">74 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5×4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">p23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">M \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">71 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Colorrectal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7×6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab463982.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Datos demográficos y clínicos de los pacientes incluidos en este estudio" ] ] 6 => array:7 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "Fuente: Sezgin et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">17</a>." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Clusterización \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Histograma \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Atributos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Entropía \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Lloyd \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ramesh \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hertz \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Kapur \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Otsu \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Huang \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Li \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ridler \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tsai \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sahoo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Yanni \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Yen \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab463983.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Relación de los 12 algoritmos de segmentación automática evaluados en este estudio, ordenados por categorías" ] ] 7 => array:7 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Método \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="3" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">PET Mosaic</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Yanni \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tsai \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,007<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Otsu \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ridler \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ramesh \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,007<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sahoo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Kapur \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Yen \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">42% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">41,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Lloyd \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Huang \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">69,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Li \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hertz \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">80,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,118 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="3" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">PET/CT Biograph Duo</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">42% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Otsu \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,092 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ramesh \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,092 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ridler \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">39,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,092 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Yanni \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,267 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Lloyd \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">55,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,013<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tsai \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">57,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,581 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Kapur \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,006<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hertz \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,180 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sahoo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Yen \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">92,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Huang \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,022<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Li \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,003<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ 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Original

Validación de técnicas de segmentación para la tomografía por emisión de positrones mediante imágenes ex-vivo de piezas quirúrgicas oncológicas

Validation of segmentation techniques for positron emission tomography using ex-vivo images of oncological surgical specimens

E. Prietoa, J.M. Martí-Climenta,

Autor para correspondencia

jmmartic@unav.es

Autor para correspondencia.

, M. Gómez-Fernándezb, M.J. García-Vellosoa, M. Valeroa, P. Garrastachua, J. Aristuc, J.L. Alcázard, W. Torree, J.L. Hernándezf, F.J. Pardog, I. Peñuelasa, J.A. Richtera

a Departamento de Medicina Nuclear, Clínica Universidad de Navarra, Pamplona, España

b Departamento de Matemáticas, Universidad Pública de Navarra, Pamplona, España

c Departamento de Oncología Radioterápica, Clínica Universidad de Navarra, Pamplona, España

d Departamento de Ginecología y Obstetricia, Clínica Universidad de Navarra, Pamplona, España

e Departamento de Cirugía Torácica, Clínica Universidad de Navarra, Pamplona, España

f Departamento de Cirugía General y Digestiva, Clínica Universidad de Navarra, Pamplona, España

g Departamento de Anatomía Patológica, Clínica Universidad de Navarra, Pamplona, España

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la delimitaci&#243;n del volumen tumoral se realiza manualmente sobre im&#225;genes anat&#243;micas como la tomograf&#237;a computarizada o la resonancia magn&#233;tica&#46; Sin embargo&#44; la delineaci&#243;n manual sobre im&#225;genes PET es bastante compleja debido a la limitada resoluci&#243;n espacial de esta modalidad&#44; produci&#233;ndose una elevada variabilidad tanto intra- como interoperador<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; Por este motivo&#44; en el caso del PET se requiere una t&#233;cnica de segmentaci&#243;n estandarizada&#44; autom&#225;tica y robusta para la determinaci&#243;n del volumen tumoral<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La t&#233;cnica m&#225;s utilizada actualmente para segmentar im&#225;genes PET es el m&#233;todo del valor umbral&#44; fundamentalmente debido a su sencillez de implementaci&#243;n y aplicaci&#243;n&#46; Generalmente&#44; se selecciona el umbral visualmente seg&#250;n el criterio del especialista en medicina nuclear&#46; Sin embargo&#44; la selecci&#243;n del umbral &#243;ptimo es cr&#237;tica para una correcta delimitaci&#243;n&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los &#250;ltimos a&#241;os se ha publicado un gran n&#250;mero de trabajos relacionados con la investigaci&#243;n de diferentes t&#233;cnicas de segmentaci&#243;n autom&#225;ticas o semiautom&#225;ticas aplicables a la detecci&#243;n del volumen tumoral sobre im&#225;genes PET&#46; Las t&#233;cnicas propuestas abarcan desde la utilizaci&#243;n de un umbral fijo&#44; relativo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8-10</span></a> o seleccionado autom&#225;ticamente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a> hasta la segmentaci&#243;n mediante complejos modelos estad&#237;sticos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12-14</span></a>&#46; No obstante&#44; todav&#237;a no existe un m&#233;todo estandarizado para este fin&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Antes de su traslaci&#243;n a la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#44; toda t&#233;cnica de segmentaci&#243;n debe ser validada&#46; El prop&#243;sito de la validaci&#243;n es comprobar que el m&#233;todo de delineaci&#243;n considerado es aplicable a una amplia variedad de casos con una precisi&#243;n razonable&#46; La calidad y la congruencia de la validaci&#243;n dependen tanto de la calidad de los criterios de evaluaci&#243;n como del conjunto de im&#225;genes utilizado&#46; De hecho&#44; la precisi&#243;n de la delineaci&#243;n autom&#225;tica est&#225; directamente condicionada por la calidad de imagen&#46; Por lo tanto&#44; el protocolo de adquisici&#243;n y reconstrucci&#243;n de las im&#225;genes es tan importante como la t&#233;cnica de delimitaci&#243;n en s&#237;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El mayor problema para la comparaci&#243;n de m&#233;todos de segmentaci&#243;n es la inexistencia de una base de datos com&#250;n con im&#225;genes de calidad para este fin&#46; En un trabajo reciente&#44; Dewalle-Vignion et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> han publicado una serie de im&#225;genes PET de pacientes con linfoma para validaci&#243;n de t&#233;cnicas de segmentaci&#243;n&#46; La mayor limitaci&#243;n de dicho estudio es que la imagen de referencia se basa en la segmentaci&#243;n manual sobre la propia imagen PET&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este marco&#44; el presente trabajo propone una t&#233;cnica novedosa de adquisici&#243;n de im&#225;genes PET <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> de alta resoluci&#243;n para establecer un marco com&#250;n de validaci&#243;n de diferentes t&#233;cnicas de segmentaci&#243;n para im&#225;genes PET oncol&#243;gicas&#46; Las im&#225;genes obtenidas por este procedimiento se pondr&#225;n disponibles en Internet&#44; con el objetivo de servir de marco com&#250;n de validaci&#243;n de cualquier t&#233;cnica de segmentaci&#243;n&#46; Para mostrar la utilidad de esta serie de im&#225;genes&#44; se eval&#250;a el funcionamiento de varios algoritmos de segmentaci&#243;n basados en la selecci&#243;n autom&#225;tica del umbral &#243;ptimo&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y m&#233;todos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Pacientes y protocolo de adquisici&#243;n</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se estudiaron pacientes oncol&#243;gicos que iban a ser intervenidos quir&#250;rgicamente&#44; previa aprobaci&#243;n del comit&#233; de &#233;tica de nuestra instituci&#243;n&#46; La serie incluy&#243; 15 pacientes&#58; 3 con c&#225;ncer de mama&#44; 2 con c&#225;ncer colorrectal y 10 con c&#225;ncer de pr&#243;stata&#46; Cada paciente autoriz&#243; la realizaci&#243;n de este estudio mediante consentimiento informado&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se resumen algunos datos demogr&#225;ficos y cl&#237;nicos de estos pacientes&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se dise&#241;&#243; un protocolo de adquisici&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span>&#44; realiz&#225;ndose im&#225;genes de las piezas quir&#250;rgicas extra&#237;das en la cirug&#237;a&#44; seg&#250;n el protocolo que se muestra en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>&#46; El estudio PET <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> se realiz&#243; el d&#237;a de la cirug&#237;a tras la administraci&#243;n de una actividad de 7 MBq&#47;kg de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG&#44; previamente a la extracci&#243;n del tumor&#46; La actividad se inyect&#243; cuando se estimaba que quedaban aproximadamente 60 minutos de cirug&#237;a&#46; Una vez extra&#237;do el tumor&#44; la pieza quir&#250;rgica se traslad&#243; al servicio de medicina nuclear donde se realizaron 2 estudios PET de cada tumor&#58; el primero en el equipo cl&#237;nico PET&#47;CT Biograph Duo &#40;Siemens&#44; Hoffman Estates&#44; IL&#44; EE&#46; UU&#46;&#41; y el segundo en un tom&#243;grafo PET de alta resoluci&#243;n Mosaic &#40;Philips&#44; Milpitas&#44; CA&#44; EE&#46; UU&#46;&#41; dedicado habitualmente al estudio de peque&#241;os animales&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el PET&#47;CT Biograph Duo el protocolo consisti&#243; en un CT para la correcci&#243;n de atenuaci&#243;n y una imagen PET est&#225;tica de 3 minutos en una &#250;nica posici&#243;n de camilla&#46; La imagen se reconstruy&#243; mediante el algoritmo iterativo OSEM con 2 iteraciones y 8 subconjuntos&#44; con un filtro Gaussiano de 5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm&#44; con correcciones de atenuaci&#243;n y dispersi&#243;n&#46; En el PET de alta resoluci&#243;n Mosaic se realiz&#243; un estudio de transmisi&#243;n con una fuente de <span class="elsevierStyleSup">137</span>Cs&#44; seguido de un estudio de emisi&#243;n de 20 minutos&#46; Para la reconstrucci&#243;n se utiliz&#243; el algoritmo iterativo est&#225;ndar en este equipo &#40;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>D Ramla con filtro Gaussiano de 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm&#41; con correcciones de tiempo muerto&#44; sucesos aleatorios&#44; atenuaci&#243;n y dispersi&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Segmentaci&#243;n de las im&#225;genes</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Antes de segmentar las im&#225;genes&#44; se realizaron 2 operaciones de preprocesado&#46; En primer lugar se realiz&#243; un recorte de las im&#225;genes&#46; Este recorte est&#225; motivado por el hecho de que el campo de visi&#243;n de ambos tom&#243;grafos es grande en comparaci&#243;n con el tama&#241;o de la pieza quir&#250;rgica y por tanto la mayor parte de la imagen queda vac&#237;a y solo una peque&#241;a parte de la misma contiene informaci&#243;n &#250;til para la segmentaci&#243;n&#46; Tras el recorte&#44; la imagen queda centrada en la zona de inter&#233;s y &#250;nicamente contiene al tumor y al tejido sano circundante&#46; Adem&#225;s&#44; se escalaron de nuevo todas las im&#225;genes de forma que la escala pasase a expresar valores de SUV en lugar de kBq&#47;cm<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; Para ello todas las im&#225;genes se dividieron por el factor &#40;actividad administrada&#47;masa del paciente&#41; expresado en kBq&#47;g&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A continuaci&#243;n se procedi&#243; a segmentar las im&#225;genes <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> de las piezas quir&#250;rgicas obtenidas en sendos tom&#243;grafos&#44; PET Mosaic y PET&#47;CT Biograph Duo&#46; Las im&#225;genes se segmentaron con 12 algoritmos de segmentaci&#243;n basados en la selecci&#243;n autom&#225;tica del umbral &#243;ptimo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41; implementados previamente por nuestro grupo de investigaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11&#44;17</span></a> y disponibles en&#58; <a id="intr0005" class="elsevierStyleInterRef" href="https://www.cun.es/la-clinica/servicios-medicos/departamento/medicina-nuclear/pet-segmentation-tools-0">https&#58;&#47;&#47;www&#46;cun&#46;es&#47;la-clinica&#47;servicios-medicos&#47;departamento&#47;medicina-nuclear&#47;pet-segmentation-tools-0</a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s de con los 12 algoritmos de segmentaci&#243;n autom&#225;tica propuestos por Prieto et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#44; todas las im&#225;genes se segmentaron con un m&#233;todo est&#225;ndar para im&#225;genes PET&#46; En concreto se utiliz&#243; un umbral relativo del 42&#37; respecto al valor m&#225;ximo de la imagen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Evaluaci&#243;n de los resultados de la segmentaci&#243;n</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la evaluaci&#243;n de los resultados de la segmentaci&#243;n se debe definir el volumen de referencia que delimite el tama&#241;o real de cada tumor&#46; Para ello&#44; se tom&#243; como dato de partida el an&#225;lisis de anatom&#237;a patol&#243;gica realizado sobre la pieza quir&#250;rgica&#44; que aportaba el tama&#241;o del tumor en 1&#44; 2 o 3 dimensiones seg&#250;n fuera la geometr&#237;a del tumor&#46; Con este dato se dibuj&#243; sobre la imagen PET de alta resoluci&#243;n &#40;PET Mosaic&#41; un volumen de inter&#233;s esf&#233;rico centrado en la zona de m&#225;xima captaci&#243;n y de di&#225;metro correspondiente a la m&#225;xima dimensi&#243;n del tumor seg&#250;n anatom&#237;a patol&#243;gica&#46; A continuaci&#243;n&#44; un experto en medicina nuclear seleccion&#243; visualmente un iso-contorno tal que se ajustara a la zona de captaci&#243;n considerada tumoral en la imagen&#44; que quedara comprendido dentro del volumen esf&#233;rico delineado previamente y que mantuviera las dimensiones del tumor seg&#250;n anatom&#237;a patol&#243;gica&#46; En consecuencia&#44; el volumen de referencia presenta la forma irregular debida al iso-contorno y sus dimensiones coinciden con los datos anatomopatol&#243;gicos&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizaron las siguientes medidas cuantitativas&#44; que comparan la imagen obtenida con cada algoritmo de segmentaci&#243;n con la imagen de referencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11&#44;14</span></a>&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Error de volumen &#40;Volume Error&#44; VE&#41;&#58;</span> mide la diferencia entre el volumen de referencia y el segmentado&#44; expresada como porcentaje con respecto al volumen de referencia&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Error de clasificaci&#243;n &#40;Classification Error&#44; CE&#41;</span>&#58; mide la cantidad total de v&#243;xeles que se han asignado incorrectamente a objeto o a fondo en la imagen segmentada&#44; con respecto al n&#250;mero de v&#243;xeles del objeto en la imagen de referencia&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">&#205;ndice de similitud de Dice &#40;Dice Similarity Index&#44; DSI&#41;</span>&#58; se trata de una medida de similitud entre 2 objetos definida como la intersecci&#243;n entre los 2 objetos&#44; segmentado y referencia&#44; sobre la media de su conjunto combinado&#46;</p></li></ul></p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para seguir el mismo criterio en los 3 par&#225;metros se utiliz&#243; &#40;1-DSI&#41; en lugar de DSI&#46; As&#237;&#44; un valor bajo en cualquiera de las 3 medidas representa una mejor segmentaci&#243;n&#46; Aunque VE y CE pueden tomar valores superiores al 100&#37;&#44; en este estudio el m&#225;ximo error se limit&#243; a 100&#37;&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los vol&#250;menes segmentados a partir de las im&#225;genes del PET Mosaic fueron comparables v&#243;xel a v&#243;xel con la imagen de referencia&#44; siendo posible calcular los 3 par&#225;metros definidos previamente &#40;VE&#44; CE y 1-DSI&#41;&#46; Se calcul&#243; la media aritm&#233;tica de estos 3 valores para determinar una medida de error global para cada imagen&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de las im&#225;genes del PET&#47;CT cl&#237;nico&#44; no se pudo comparar v&#243;xel a v&#243;xel el volumen segmentado con la imagen de referencia&#44; ya que las im&#225;genes no estaban corregistradas&#46; En consecuencia&#44; los par&#225;metros CE y 1-DSI no se pudieron calcular y solo se obtuvo la medida de error VE que se basa en la comparaci&#243;n de vol&#250;menes&#46; Puesto que el an&#225;lisis cuantitativo qued&#243; limitado a un &#250;nico par&#225;metro&#44; se realiz&#243; un an&#225;lisis visual fusionando la imagen segmentada con el volumen de referencia&#44; pero realizando el corregistro &#250;nicamente en lo que respecta a desplazamientos y rotaciones&#44; sin aplicar el cambio de muestreo&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las medidas de error obtenidas con los diferentes algoritmos de segmentaci&#243;n se analizaron estad&#237;sticamente&#46; Se comprob&#243; la normalidad de las variables con la prueba de Shapiro-Wilk&#46; Debido a la ausencia de criterios de normalidad&#44; las comparaciones pareadas entre m&#233;todos se evaluaron mediante la prueba de signos&#46; Los an&#225;lisis se realizaron utilizando el paquete estad&#237;stico SPSS &#40;versi&#243;n 11&#46;0&#44; Chicago&#44; IL&#44; EE&#46; UU&#46;&#41;&#46; El nivel de significaci&#243;n se fij&#243; en p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05 para todas las comparaciones&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Resultados</span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Segmentaci&#243;n de las im&#225;genes de la tomograf&#237;a por emisi&#243;n de positrones Mosaic</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>&#46;A muestra un corte de cada imagen PET <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> obtenida en el tom&#243;grafo de alta resoluci&#243;n&#44; superponi&#233;ndose en cada caso el contorno del volumen de referencia seleccionado visualmente por el experto en medicina nuclear&#46; Las im&#225;genes de las 15 piezas quir&#250;rgicas adquiridas en el tom&#243;grafo PET de alta resoluci&#243;n se segmentaron con los 12 algoritmos autom&#225;ticos evaluados y adicionalmente con el m&#233;todo est&#225;ndar para im&#225;genes PET&#58; umbral al 42&#37; del valor m&#225;ximo de la imagen&#46; Los resultados de los 3 par&#225;metros de evaluaci&#243;n se presentan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a>A&#44; donde para cada m&#233;todo se ha calculado la mediana en la serie completa de 15 im&#225;genes&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados de los tests estad&#237;sticos realizados para comparar cada m&#233;todo propuesto con el m&#233;todo est&#225;ndar se detallan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#44; donde se ordenan los m&#233;todos seg&#250;n la mediana de la medida de error global&#46; Considerando como umbral de significaci&#243;n un valor de p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05&#44; este an&#225;lisis mostr&#243; que los resultados obtenidos con todos los algoritmos menos Hertz mostraban diferencias estad&#237;sticamente significativas respecto a los obtenidos con el umbral relativo del 42&#37;&#44; siendo Yanni&#44; Tsai&#44; Otsu&#44; Ridler&#44; Ramesh&#44; Sahoo&#44; Kapur y Yen estad&#237;sticamente mejores que el m&#233;todo est&#225;ndar&#46; Como muestra del buen funcionamiento de los m&#233;todos descritos&#44; la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> presenta el volumen segmentado mediante el algoritmo de Yanni en las im&#225;genes PET de las 15 piezas quir&#250;rgicas obtenidas en el tom&#243;grafo de alta resoluci&#243;n Mosaic&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Segmentaci&#243;n de las im&#225;genes de la tomograf&#237;a por emisi&#243;n de positrones Biograph Duo</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>B muestra un corte de cada una de las im&#225;genes PET de las 15 piezas quir&#250;rgicas adquiridas <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> en el tom&#243;grafo PET&#47;CT Biograph Duo&#46; En comparaci&#243;n con las im&#225;genes del tom&#243;grafo de alta resoluci&#243;n Mosaic&#44; se aprecia claramente que en este caso las im&#225;genes son m&#225;s borrosas&#44; es decir&#44; tienen peor resoluci&#243;n espacial y no presentan el ruidoasociado a la baja estad&#237;stica de recuento&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las im&#225;genes de las 15 piezas quir&#250;rgicas adquiridas en el tom&#243;grafo PET Biograph Duo se segmentaron con el m&#233;todo est&#225;ndar &#40;umbral al 42&#37; del valor m&#225;ximo de la imagen&#41; y con los 12 algoritmos autom&#225;ticos evaluados en este trabajo de investigaci&#243;n&#46; En este caso&#44; se utiliz&#243; VE como &#250;nica medida de error&#44; calcul&#225;ndose su mediana para todas las im&#225;genes &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41;&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados de la comparaci&#243;n de cada m&#233;todo autom&#225;tico respecto al m&#233;todo est&#225;ndar &#40;42&#37;&#41; se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#46; Se observa que el m&#233;todo est&#225;ndar es el mejor m&#233;todo y el &#250;nico con mediana inferior al 20&#37;&#46; El test estad&#237;stico de los signos mostr&#243; que&#44; a pesar de obtener resultados peores&#44; los algoritmos de Otsu&#44; Ramesh&#44; Ridler&#44; Yanni y Tsai no presentaban diferencias estad&#237;sticamente significativas respecto al m&#233;todo de referencia&#44; siendo la mediana del error para los 3 primeros m&#233;todos inferior al 40&#37;&#46; El resto de m&#233;todos &#40;Lloyd&#44; Kapur&#44; Hertz&#44; Sahoo&#44; Yen&#44; Huang y Li&#41; presentaron un funcionamiento significativamente peor que el m&#233;todo de referencia&#46; En general&#44; se observa peor comportamiento de todos los m&#233;todos respecto a los resultados obtenidos en el PET Mosaic&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adicionalmente&#44; se realiz&#243; un an&#225;lisis visual detallado de todas las im&#225;genes&#46; El an&#225;lisis visual se centr&#243; en los mejores algoritmos seg&#250;n el an&#225;lisis estad&#237;stico&#58; Otsu&#44; Ridler y Ramesh&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a> se muestran las im&#225;genes correspondientes a 3 de las 15 piezas quir&#250;rgicas&#44; que corresponden a una imagen con buenos resultados &#40;p01&#41;&#44; una con resultados intermedios &#40;p04&#41; y una con resultados deficientes &#40;p20&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas las im&#225;genes adquiridas en este estudio&#44; junto con la imagen de referencia en cada caso&#44; se han puesto a disposici&#243;n de la comunidad cient&#237;fica en la siguiente p&#225;gina web&#58; <a id="intr0010" class="elsevierStyleInterRef" href="https://www.cun.es/la-clinica/servicios-medicos/departamento/medicina-nuclear/pet-segmentation-tools-0">https&#58;&#47;&#47;www&#46;cun&#46;es&#47;la-clinica&#47;servicios-medicos&#47;departamento&#47;medicina-nuclear&#47;pet-segmentation-tools-0</a>&#46;</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Discusi&#243;n</span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Metodolog&#237;a de evaluaci&#243;n de t&#233;cnicas de segmentaci&#243;n en base a la tomograf&#237;a por emisi&#243;n de positrones de alta resoluci&#243;n sobre piezas quir&#250;rgicas</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una contribuci&#243;n singular del presente trabajo es la inclusi&#243;n de datos de PET de tumores humanos reales&#46; Habitualmente&#44; la obtenci&#243;n de datos de pacientes para segmentaci&#243;n plantea muchas cuestiones econ&#243;micas&#44; log&#237;sticas e incluso &#233;ticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Esto hace que en la mayor&#237;a de estudios se trabaje con lesiones simuladas&#46; Estas simulaciones pueden ser generadas de forma directa mediante la convoluci&#243;n de tumores ficticios con la funci&#243;n de respuesta del sistema PET&#44; a&#241;adiendo posteriormente cierto nivel de ruido para modelar su efecto en las im&#225;genes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46; Un m&#233;todo m&#225;s purista de generaci&#243;n de im&#225;genes artificiales consiste en la simulaci&#243;n de los objetos y del tom&#243;grafo PET con un m&#233;todo de Monte Carlo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; En cualquier caso&#44; con estos 2 m&#233;todos &#40;convoluci&#243;n con la respuesta del sistema o Monte Carlo&#41; se obtienen im&#225;genes no reales&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una validaci&#243;n ideal debe incluir datos reales de pacientes&#44; como en el presente estudio&#46; Una vez obtenidas las im&#225;genes PET&#44; la mayor dificultad reside en generar una imagen de referencia apta para comprobar los resultados de la segmentaci&#243;n&#46; Para ello existen 2 posibles v&#237;as&#58; adquirir im&#225;genes con otra modalidad de imagen como la tomograf&#237;a computarizada o extraer quir&#250;rgicamente el tumor y analizar sus caracter&#237;sticas mediante anatom&#237;a patol&#243;gica&#46; Ambas opciones presentan importantes limitaciones&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la primera opci&#243;n&#44; al comparar los datos con otra modalidad de imagen&#44; los resultados depender&#225;n del posicionamiento del paciente y&#47;o de la bondad del registro entre las im&#225;genes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46; Por otra parte&#44; nada garantiza que la modalidad alternativa aporte informaci&#243;n absolutamente confiable en cuanto a la delimitaci&#243;n precisa del tumor&#44; ya que todas las modalidades est&#225;n sujetas a limitaciones&#46; Adem&#225;s&#44; la comparaci&#243;n con otra modalidad de imagen se basar&#237;a en la hip&#243;tesis cuestionable de que los contornos del tumor son iguales en las 2 modalidades&#46; Sin embargo&#44; el inter&#233;s del PET reside en que es capaz de detectar peque&#241;os cambios en el metabolismo celular inapreciables con ninguna otra t&#233;cnica de imagen de m&#233;dica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a las piezas tumorales extra&#237;das quir&#250;rgicamente&#44; las dificultades son numerosas y variadas tambi&#233;n&#46; En la literatura se ha manejado este tipo de informaci&#243;n mediante el registro entre los cortes de la pieza quir&#250;rgica macrosc&#243;pica y las im&#225;genes PET precirug&#237;a&#46; Se trata de un procedimiento complejo que consiste en congelar la pieza quir&#250;rgica&#44; cortarla en finos cortes&#44; obtener una imagen digital de cada corte y reconstruir un volumen 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>D a partir de las im&#225;genes de los cortes&#46; Esta metodolog&#237;a&#44; desarrollada por Daisne et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> para tumores faringolar&#237;ngeos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;18&#44;21</span></a> y por Stroom et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> para tumores de pulm&#243;n&#44; presenta la limitaci&#243;n de que el esp&#233;cimen quir&#250;rgico puede deformarse o perder volumen durante la congelaci&#243;n&#44; el corte en rodajas&#44; el escaneado&#44; el reensamblaje y el registro&#46; Adem&#225;s&#44; los contornos se dibujan manualmente sobre la pieza quir&#250;rgica y por tanto est&#225;n sujetos a una importante variabilidad&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el presente trabajo&#44; se ha planteado una t&#233;cnica completamente novedosa para la obtenci&#243;n del volumen de referencia 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>D&#46; En lugar de congelar la pieza completa&#44; cortarla&#44; digitalizar los cortes y apilar las im&#225;genes&#44; se propone utilizar una imagen PET de alta resoluci&#243;n y un umbral seleccionado visualmente sobre esta imagen&#46; Esta metodolog&#237;a obtiene de forma precisa el volumen del tumor&#44; sin estar afectada por posibles cambios debidos al complejo procesamiento de la pieza macrosc&#243;pica propuesto por Daisne et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; Una limitaci&#243;n de la t&#233;cnica propuesta reside en que es posible que se produzca captaci&#243;n regional no tumoral en la imagen debida a la manipulaci&#243;n propia de la cirug&#237;a tras la inyecci&#243;n del radiof&#225;rmaco&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Evaluaci&#243;n de algoritmos de segmentaci&#243;n autom&#225;tica</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha comentado&#44; la delimitaci&#243;n manual del volumen tumoral sobre la imagen PET es m&#225;s compleja que la delimitaci&#243;n sobre las im&#225;genes anat&#243;micas&#44; debido fundamentalmente a su peor resoluci&#243;n espacial&#46; Los m&#233;todos que se han descrito en la literatura como alternativa a la delimitaci&#243;n manual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> se basan principalmente en establecer un umbral seg&#250;n el valor del SUV&#44; ya sea mediante un umbral fijo &#40;SUV 2&#44;5<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#41;&#44; un umbral seleccionado visualmente&#44; un umbral relativo al valor m&#225;ximo de captaci&#243;n en el tumor &#40;42&#37;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#41;&#44; o un umbral adaptativo que se ajusta en cada imagen en base a curvas de calibraci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;10</span></a> o de forma iterativa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46; Todas estas opciones presentan alg&#250;n inconveniente&#46; La t&#233;cnica semiautom&#225;tica m&#225;s utilizada actualmente es el establecimiento del umbral en base a criterios visuales&#46; Sin embargo&#44; la selecci&#243;n del umbral &#243;ptimo es cr&#237;tica para una correcta delimitaci&#243;n&#46; Los umbrales basados en un valor fijo de SUV absoluto o relativo constituyen t&#233;cnicas completamente autom&#225;ticas pero solo funcionan en determinadas condiciones&#46; Aunque existen m&#233;todos adaptativos que calculan el umbral para cada imagen en funci&#243;n de las caracter&#237;sticas del objeto a segmentar&#44; se trata de m&#233;todos supervisados&#44; es decir&#44; no autom&#225;ticos&#46; Por otro lado&#44; se han propuesto t&#233;cnicas de segmentaci&#243;n autom&#225;tica basadas en el c&#225;lculo de gradientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18&#44;25</span></a>&#44; la teor&#237;a Bayesiana<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13&#44;26</span></a> o la teor&#237;a de probabilidades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46; Sin embargo&#44; estos m&#233;todos son en general complejos&#44; requieren grandes desarrollos matem&#225;ticos o alg&#250;n tipo de pre- o posprocesado para su correcto funcionamiento&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este trabajo se eval&#250;an t&#233;cnicas autom&#225;ticas no supervisadas y no parametrizadas&#46; Estas t&#233;cnicas obtienen el umbral a partir de alguna caracter&#237;stica de la imagen que pueda extraerse de forma autom&#225;tica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46; Dado que el m&#233;todo del valor umbral es el m&#225;s utilizado en la actualidad&#44; el m&#233;dico es capaz de comprender perfectamente el fundamento de este tipo de segmentaci&#243;n&#44; de forma que puede introducir esta t&#233;cnica en su pr&#225;ctica cl&#237;nica entendiendo el mecanismo subyacente&#46; Adem&#225;s&#44; la segmentaci&#243;n basada en la selecci&#243;n autom&#225;tica del umbral &#243;ptimo es la metodolog&#237;a m&#225;s sencilla de todas las alternativas autom&#225;ticas propuestas en la literatura&#46; De hecho&#44; son t&#233;cnicas muy r&#225;pidas computacionalmente y no requieren ning&#250;n tipo de pre- o posprocesado para su funcionamiento&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos algoritmos de segmentaci&#243;n autom&#225;tica se han aplicado sobre un conjunto de im&#225;genes de tumores adquiridos <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> en 2 tom&#243;grafos PET diferentes&#44; utilizando como referencia el tumor delimitado por un experto sobre la imagen PET de alta resoluci&#243;n&#46; La calidad de la segmentaci&#243;n se ha comparado con un m&#233;todo est&#225;ndar de segmentaci&#243;n en PET &#40;umbral relativo del 42&#37;&#41;&#46; Los resultados se pueden resumir de la siguiente forma&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las im&#225;genes adquiridas en el tom&#243;grafo PET de alta resoluci&#243;n&#44; los m&#233;todos de segmentaci&#243;n descritos por Yanni&#44; Tsai&#44; Otsu&#44; Ridler y Ramesh presentaron medianas en la medida de error global inferiores al 10&#37; mientras que los m&#233;todos de Sahoo&#44; Kapur y Yen presentaron medianas entre el 10 -20&#37;&#46; Todos estos algoritmos resultaron significativamente mejores que el umbral al 42&#37; &#40;mediana&#58; 41&#44;8&#37;&#41;&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las im&#225;genes adquiridas en el PET&#47;CT cl&#237;nico&#44; ninguno de los m&#233;todos de segmentaci&#243;n autom&#225;tica evaluados super&#243; al m&#233;todo de referencia&#44; que mostr&#243; una mediana de VE inferior al 20&#37;&#46; Los mejores m&#233;todos&#44; con medianas inferiores al 40&#37; y sin diferencias estad&#237;sticamente significativas respecto al umbral del 42&#37;&#44; fueron los algoritmos de Otsu&#44; Ramesh y Ridler&#46;</p></li></ul></p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por tanto&#44; se han obtenido resultados muy diferentes en ambos tom&#243;grafos&#46; Las caracter&#237;sticas intr&#237;nsecas de las im&#225;genes adquiridas en el PET&#47;CT Biograph Duo en cuanto a muestreo y resoluci&#243;n espacial hacen que sea especialmente compleja la segmentaci&#243;n de las mismas&#46; Estos 2 fen&#243;menos se muestran claramente en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a>&#46; Respecto al muestreo&#44; el tama&#241;o de v&#243;xel en este tom&#243;grafo es de 5&#44;31<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5&#44;31<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3&#44;38 mm<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> lo que impide determinar la forma del tumor con mayor precisi&#243;n&#46; El otro factor importante es la limitada resoluci&#243;n espacial del tom&#243;grafo PET&#47;CT &#40;9&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#41; que hace que el tumor se produzca un importante efecto de volumen parcial &#40;EVP&#41;&#44; de forma que el tumor aparece con un tama&#241;o considerablemente mayor que el real&#46; Ambos efectos&#44; muestro y efecto de volumen parcial&#44; afectan a todas las im&#225;genes&#44; pero el EVP es especialmente grave en los tumores que poseen una dimensi&#243;n m&#225;s peque&#241;a o cuya forma presenta zonas centrales sin captaci&#243;n &#40;p04 y p20 en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a>&#41;&#46; Estos 2 factores limitantes contribuyen a que el par&#225;metro VE tome valores relativamente altos en comparaci&#243;n con lo observado en la serie de im&#225;genes <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> procedentes del PET Mosaic&#46; Sin embargo&#44; los 2 factores se deben a las caracter&#237;sticas intr&#237;nsecas de las im&#225;genes adquiridas en este tom&#243;grafo y no a errores en la segmentaci&#243;n mediante los m&#233;todos propuestos en este trabajo&#46;</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos resultados plantean que la segmentaci&#243;n basada en la selecci&#243;n autom&#225;tica del umbral puede tener una aplicabilidad limitada para tom&#243;grafos cl&#237;nicos con las prestaciones de resoluci&#243;n similares a las del tom&#243;grafo PET&#47;CT utilizado en este estudio&#46; Sin embargo&#44; podr&#237;a ser una herramienta muy &#250;til para segmentar tumores en im&#225;genes PET adquiridas con los tom&#243;grafos de nueva generaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46; Estos se caracterizan por una mejora importante en la resoluci&#243;n espacial gracias a las t&#233;cnicas de tiempo de vuelo y de modelizaci&#243;n de la funci&#243;n de dispersi&#243;n puntual&#44; junto con un aumento del tama&#241;o de matriz en la reconstrucci&#243;n&#44; apta para la pr&#225;ctica cl&#237;nica gracias a la mejora en la capacidad de computaci&#243;n de las estaciones de procesado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46; Estas caracter&#237;sticas acercan las prestaciones de los equipos PET de nueva generaci&#243;n a las del tom&#243;grafo de alta resoluci&#243;n Mosaic&#44; para el que los algoritmos de Otsu&#44; Ramesh y Ridler han demostrado su eficacia en este estudio&#46;</p></span></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Conclusiones</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha propuesto una t&#233;cnica novedosa de validaci&#243;n de t&#233;cnicas de segmentaci&#243;n para im&#225;genes PET oncol&#243;gicas&#44; adquiri&#233;ndose estudios PET <span class="elsevierStyleItalic">ex-vivo</span> de piezas quir&#250;rgicas y obteni&#233;ndose a partir de una imagen PET de alta resoluci&#243;n el tama&#241;o del tumor para la evaluaci&#243;n de los resultados de la segmentaci&#243;n&#46; Las im&#225;genes obtenidas siguiendo esta metodolog&#237;a se han puesto a disposici&#243;n de la comunidad cient&#237;fica a trav&#233;s de Internet&#46;</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La segmentaci&#243;n autom&#225;tica de las im&#225;genes PET de las piezas quir&#250;rgicas adquiridas en el tom&#243;grafo de alta resoluci&#243;n ha demostrado que los algoritmos de Yanni&#44; Tsai&#44; Otsu&#44; Ridler y Ramesh son claramente superiores al m&#233;todo est&#225;ndar &#40;umbral relativo del 42&#37;&#41;&#46; Sin embargo&#44; ning&#250;n algoritmo super&#243; a la t&#233;cnica est&#225;ndar en las im&#225;genes de las piezas quir&#250;rgicas obtenidas en el PET&#47;CT cl&#237;nico&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Financiaci&#243;n</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El desarrollo de esta investigaci&#243;n ha sido parcialmente financiado por el Instituto de Salud Carlos <span class="elsevierStyleSmallCaps">III</span> &#40;proyecto FIS PI061261&#41; y por Siemens HealthCare&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Conflicto de intereses</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Edad &#40;a&#241;os&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Masa &#40;kg&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Tumor primario&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Tama&#241;o tumor &#40;cm&#41; Anatom&#237;a patol&#243;gica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">49&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">66&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Mama&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">81&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">70&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">6&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">58&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">64&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">58&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">76&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">61&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">86&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">58&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">63&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Pr&#243;stata&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p12&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">61&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">102&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">74&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">84&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Pr&#243;stata&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">p17&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">57&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">63&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">p18&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">68&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">67&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p19&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">68&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">83&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p20&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">78&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">54&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Mama&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p21&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">87&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">54&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Mama&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p22&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">78&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">H&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">74&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">p23&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">47&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">71&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Colorrectal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Clusterizaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Histograma&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Atributos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Entrop&#237;a&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Lloyd&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Ramesh&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Hertz&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Kapur&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Otsu&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Huang&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Li&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Ridler&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Tsai&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Sahoo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Yanni&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Yen&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">M&#233;todo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">PET Mosaic</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Yanni&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">3&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tsai&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;007<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Otsu&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">8&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ridler&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">8&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ramesh&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">8&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;007<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sahoo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Kapur&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Yen&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>42&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">41&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#8211;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Lloyd&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">52&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Huang&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">69&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Li&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">72&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;035<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hertz&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">80&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;118&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">PET&#47;CT Biograph Duo</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>42&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#8211;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Otsu&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">38&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;092&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ramesh&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">38&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ridler&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">39&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;092&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Yanni&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">54&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;267&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Lloyd&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">55&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;013<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tsai&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">57&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Kapur&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hertz&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&#60;0&#44;001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">&#42;</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Li&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 2253654X
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.remn.2013.06.010

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