Técnicas de procesamiento de imágenes que reducen el ruido conservando la calidad diagnóstica en radiología digital

Abstract

Este documento es el resultado del proceso de revisión literaria sobre radiología, y la evolución que esta disciplina ha tenido a los largos de los años, hasta llegar a la radiología digital. El objetivo principal consistió en comparar los principales algoritmos para la reducción del ruido en el procesamiento de imagen y su efectividad en la preservación de la calidad diagnóstica utilizados en radiología digital, que permiten un diagnóstico médico efectivo gracias a la calidad de las imágenes que permiten una mejor visualización de estructuras anatómicas complejas. Uno de los principales desafíos técnicos, que persisten en este campo es la presencia de ruido en las imágenes, el cual puede degradar la calidad visual y comprometer la precisión diagnóstica. Para ello se realizó una revisión literaria con un enfoque cualitativo. Desarrollado en cuatro fases, que incluyeron la revisión literaria, y análisis documental para finalmente generar un comparativo de la efectividad de los algoritmos en la reducción del ruido en radiología digital. Las conclusiones subrayan que antes de aplicar técnicas basados en la inteligencia artificial que ayuden a filtrar o atenuar señales y ruido, se deben revisar a fondo los sistemas de generación, adquisición, interfaces, conexiones, transmisión y recepción. Pero sobre todo, se debe identificar las fuentes de ruido y reducirlo antes de digitalizarlo, por ende, la elección del algoritmo depende del tipo de ruido predominante y de las características diagnósticas que se quieran preservar.