Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 3 (1): 10-22
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Universidad Autónoma de Baja California ISSN 2594-1925
Volumen 5 (1): e161. Enero-Marzo, 2022. https://doi.org/10.37636/recit.v5n1e161.
ISSN: 2594-1925
1
Artículo de investigación
Automatización completa del procesamiento de los
estudios de perfusión miocárdica con 99mTc-MIBI en
SPECT
Complete automation of the processing of myocardial perfusion
studies with 99mTc-MIBI in SPECT
Gerardo Luis Vázquez 1, Roberto Galli 1, Carlos G. Einisman 2
1Escuela de Ciencia y Tecnología, Universidad Nacional de San Martín, Martín de Irigoyen 3100 (1650)
San Martín, Buenos Aires, Argentina.
2Programa de Estudios Posdoctorales. Universidad Nacional de Tres de Febrero, Juncal 1319, 3er piso (1062) Ciudad
Autónoma de Buenos Aires, Argentina.
Autor de correspondencia: Gerardo Luis Vázquez, Escuela de Ciencia y Tecnología, Universidad Nacional de San Martín, Martín de
Irigoyen 3100 (1650) San Martín, Buenos Aires. Argentina. Email: gerardovazquez00@hotmail.com. ORCID:0000-0001-9697-6232.
Recibido: 11 de septiembre del 2021 Aceptado: 21 de enero del 2022 Publicado: 31 de enero del 2022
Resumen. - El estudio de perfusión miocárdica (EPM) en SPECT (Tomografía Computada por Emisión de
Fotón Único) en esfuerzo y reposo con metoxi-isobutil isomitrilo marcado con Tecnecio 99 metaestable (99mTc-
MIBI), es un procedimiento muy frecuente en medicina nuclear. El procesamiento manual del EPM se encuentra
en gran medida estandarizado. Sin embargo, la intervención de distintos operadores durante el proceso de
producción del diagnóstico médico –objetivo final de la práctica– da lugar a errores intra e inter-operador,
disminuyendo la reproductibilidad de los resultados y aumentando la necesidad de reprocesamiento de los
estudios. Por tal motivo, se propuso la automatización completa del procesamiento de los EPM. Para ello, se
desarrollaron algoritmos y procedimientos automatizados empleando el programa MATLAB®. Los resultados
obtenidos fueron positivos en los 52 estudios procesados, logrando automatizar el 100% de cada una de las
etapas del procedimiento, obteniendo una total repetitividad de resultados y cortos tiempos de procesamiento
con valores promedios de 15.8 segundos. Comprados con los valores obtenidos en los procesamientos
manuales, el procedimiento desarrollado cumplió con los objetivos propuestos y permitirá el desarrollo de
mejoras y nuevos algoritmos para la automatización de procedimientos, tanto en el área de la cardiología
nuclear como en otros campos de aplicación de las imágenes médicas.
Palabras Claves: SPECT; Perfusión miocárdica; Procesamiento de imágenes; Procesamiento automático.
Abstract. - The study of myocardial perfusion (EPM) in SPECT (Single Photon Emission Computed
Tomography) at stress and rest with methoxy-isobutyl isomitrile labeled with metastable Technetium 99
(99mTc-MIBI), is a very common procedure in nuclear medicine. The manual processing of the EPM is largely
standardized. However, the intervention of different operators during the production process of the medical
diagnosis –the final objective of the practice– gives rise to intra- and inter-operator errors, reducing the
reproducibility of the results and increasing the need to reprocess the studies. For this reason, the complete
automation of EPM processing was proposed. For this, algorithms and automated procedures were developed
using the MATLAB® program. The results obtained were positive in the 52 processed studies, managing to
automate 100% of each of the stages of the procedure, obtaining total repeatability of results and short
processing times with average values of 15.8 seconds. Compared with the values obtained in manual processing,
the developed procedure met the proposed objectives and will allow the development of improvements and new
algorithms for the automation of procedures, both in the area of nuclear cardiology and in other fields of
application of images. medical.
Keywords: SPECT; Myocardial perfusion; Image processing; Automatic processing.
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
2
1. Introducción
La medicina nuclear es una tecnología que
emplea ciertas sustancias radioactivas
artificiales, conocidas como radiofármacos,
para el diagnóstico, tratamiento y estudio de las
enfermedades. Los estudios de perfusión
miocárdica (EPM) de esfuerzo y reposo en
SPECT (Single Photon Emission Computed
Tomography) son uno de los procedimientos de
diagnóstico más frecuentemente realizados en
medicina nuclear, siendo una técnica
mínimamente invasiva empleada para el
estudio de la enfermedad coronaria [1]. Para la
visualización del tejido cardíaco viable,
actualmente se utiliza el metoxi-isobutil
isomitrilo (MIBI) asociado a una sustancia
radioactiva, el Tecnecio 99 metaestable
(99mTc). Este complejo 99mTc-MIBI es
administrado en forma endovenosa en cada una
de las etapas: 1) reposo y 2) esfuerzo (o
apremio farmacológico en su reemplazo, según
corresponda).
Para la realización de los EPM se requiere de la
utilización de equipamiento de alta
complejidad, del manejo de técnicas y
procedimientos avanzados y del concurso de
profesionales altamente calificados. Si bien los
procedimientos de adquisición y procesamiento
empleados en los EPM se encuentran
estandarizados, la intervención de distintos
operadores durante los procedimientos produce
errores intra e inter-operador, dando lugar a una
disminución en la reproducibilidad de los
resultados y el consiguiente reprocesamiento de
los estudios. Por tal motivo, se propuso la
automatización completa del procesamiento de
los EPM, a fin de lograr una mayor
estandarización y optimización de los procesos.
Para ello, se desarrollaron algoritmos y
procedimientos automatizados de
procesamiento, dirigidos a identificar las
diferentes proyecciones del ventrículo
izquierdo en las imágenes planares,
reconstruirlas tomográficamente, reorientar los
planos cardíacos y presentar los resultados de
los cortes en sus tres ejes cardíacos
convencionales, alineándolos para la correcta
comparación entre los estudios de esfuerzo y
reposo.
2. Materiales y Métodos
Para el desarrollo del presente trabajo, se
empleó el programa MATLAB® de
MathWorks Ink, versión 2012 [2]. El mismo se
utilizó en una computadora personal Notebook
HP® Pavillion x360, con procesador Intel®
Core TM i5-7200 CPU, 8 Gbyte de memoria
RAM, sistema operativo Windows 10® de
Microsoft y paquete office compatible con
dicha versión. Se realizaron 52 estudios de
perfusión miocárdica de reposo y esfuerzo en
SPECT, en un grupo de 26 pacientes con
edades entre 43 y 83 años (84.6 % de sexo
masculino y 15.4% de sexo femenino). Los
estudios fueron adquiridos en una cámara
gamma SPECT marca Picker®, modelo Prism
XP 1000 con un solo cabezal detector,
conectada a una computadora con el software
Oddissey® con sistema operativo Digital Unix
de 64 bits y sistema X-Windows. Los estudios
fueron adquiridos en una serie de 30
proyecciones empleando una matriz 64 x 64
pixeles de 2 bytes por píxel, utilizando un arco
de barrido de 180°.
2.1 Desarrollo del procedimiento para el
procesamiento manual de los EPM
Se desarrolló una interface gráfica para el
procesamiento manual de los EPM en
MATLAB, la cual fue utilizada por tres
operadores expertos durante tres sesiones
diferentes, obteniéndose valores de ángulos de
rotación para la reorientación de los ejes
cardíacos y valores de la frecuencia de corte en
la utilización de un filtro Butterworth en el
procesamiento de cada uno de los casos
analizados. Se estimó el error intra-operacional
a partir de los datos obtenidos manualmente,
para cada uno de los operadores. El cálculo del
error de cada parámetro se basó en promediar
la diferencia entre cada uno de los valores
obtenidos en las distintas mediciones del
operador y el promedio de sus tres mediciones.
De la misma manera se calcularon los errores
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
3
inter-operacionales, obteniendo un promedio
general para cada parámetro entre las
diferencias entre los promedios de todos los
operadores y el promedio de cada operador en
forma individual.
Los valores promedio de los parámetros
obtenidos en el procesamiento manual por los
operadores expertos permitirán estimar los
errores en la selección automatizada de la
frecuencia de corte y los ángulos de
reorientación de los ejes cardíacos. Éstos se
calcularán como la diferencia entre los valores
obtenidos automáticamente y los valores
promedio totales obtenidos manualmente por
los operadores para cada uno de los casos tal
como se indica en la ecuación (1).

 
 (1)
Donde: x es la medición obtenida de forma
automática para cada caso en particular; m es el
promedio obtenido entre las 9 mediciones de
los operadores expertos de forma manual y n el
número total de mediciones.
2.2 Estructura general del procedimiento
El procedimiento desarrollado emplea
algoritmos para la segmentación del ventrículo
izquierdo (VI) [3,4], la reconstrucción
tomográfica por retroproyección filtrada (RPF)
[5, 6, 7] y la reorientación de los ejes cardíacos
[8, 9]. La estructura general del procedimiento
para el procesamiento automatizado se describe
en la figura 1.
Figura 1: Diagrama de flujo del procedimiento para la confección del algoritmo. Fuente: Producción propia.
2.3 Identificación y análisis de la estructura
del ventrículo izquierdo en las proyecciones
Se utilizó un algoritmo iterativo de
segmentación por umbral con valor de umbral
variable creciente, con el fin de identificar
dentro del conjunto de objetos segmentados en
cada iteración, aquella estructura que
correspondiera con las características
morfológicas del VI. Las características
analizadas fueron las siguientes:
Área
Centroides en X e Y
Perímetro
2.4 Estimación de la frecuencia de corte
Se calculó la frecuencia de corte (fc) para cada
caso de estudio de acuerdo con la ecuación (2).
Donde: Cuentas Totales VI es la suma total de
cuentas en la región del VI.
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
4
fc = 0.3 + 0.05 * (Cuentas Totales VI /10000) (2)
La ecuación (2), definida como una función de
las cuentas totales en el VI, fue estimada
minimizando el error cuadrático medio de los
valores promedio de frecuencia de corte
obtenidos por los operadores expertos en el
procesamiento manual de los EPM. En la Tabla
1, se muestran los datos del análisis del área de
segmentación, utilizados para la estimación de
la frecuencia de corte. Donde: “Cuentas
totales” es la cantidad de eventos detectados
por el SPECT en el área del VI; “Cuentas
(media)” es el valor medio por píxel y “Cuentas
(máx.)” es el valor máximo de cuentas por
píxel, ambos en el área mencionada.
Tabla 1. Estadistica de conteo en ventrículo izquierdo
Referencia
Cuentas
totales
Cuentas
(Máx.)
Píxeles
VI
Media
6688,46
85,38
124,79
DS
2593,54
27,35
35,06
Minino
2052
33
48
Máximo
14324
149
175
2.5 Reconstrucción Tomográfica
Se realizó la reconstrucción tomográfica por el
método de RPF, empleando un filtro
Butterworth de orden 5 y frecuencia de corte
ajustada de forma automática y para cada caso
en estudio, obteniendo los cortes transversales
para todo el volumen de reconstrucción y su
sinograma tal como se muestra en la figura 2.
Figura 2: Representación del sinograma (izq.) y corte transversal reconstruido (der.) por el método de retroproyección
filtrada. Fuente: Producción propia.
Una vez obtenido el volumen en el plano
transversal, se seleccionó el corte que pasa por
el centroide calculado en la etapa de
identificación del VI, dado que ofrecía una
buena delimitación de la estructura tanto en su
cavidad como en su periferia. Se segmentó el
VI en el plano transversal utilizando el método
de segmentación por umbral de acuerdo con la
ecuación (3).
U = mediaF + (MaxF – mediaF)/3 (3)
Donde: U es el valor de umbral empleado;
media F y Max F son los valores medios y
máximos de cuentas del objeto a segmentar.
2.6 Reorientación de los ejes cardíacos
Se analizó la estructura segmentada del VI de
manera de identificar los planos apical y basal
en el ventrículo. Para ello se calcularon los
centros de masa y los puntos extremos de la
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
5
estructura del VI. Se identificó el plano apical
mediante los puntos extremos 1 y 2 (círculos
verdes) en la figura 3 y los puntos 3 y 4
(círculos blancos) determinando el plano basal.
A continuación, se estimó el eje cardíaco a
partir del cálculo de la recta que pasa por los
puntos medios del plano del ápex y del plano
basal (figura 3).
Figura 3: Ubicación de puntos del ápex y base con sus
respectivos puntos medios, centroide y eje longitudinal
del VI. Fuente: Producción propia, con base en
MATLAB®.
Finalmente se calculó la pendiente de la recta y
se reorientó el eje cardíaco llevándolo a la
posición de 90°. Se registraron
estadísticamente los ángulos de rotación
calculados para cada uno de los casos clínicos
analizados. Luego se procedió a reorientar todo
el conjunto de cortes pertenecientes al plano
transversal obteniendo el eje largo horizontal
(ELH). En el volumen obtenido se logra
visualizar el ápex cardíaco en la zona superior
de la imagen y la base del VI en la zona inferior,
tal como se muestra en la figura 4 (izq.).
Los cortes en el plano sagital fueron rotados de
igual manera, analizando los puntos extremos
del VI segmentado, calculando el ángulo de
rotación del nuevo eje longitudinal cardíaco y
llevándolo a la posición de 180°, obteniendo así
el conjunto de cortes del eje largo vertical
(ELV). A continuación, se procedió a reorientar
la totalidad del volumen logrando visualizar el
ELV tal como se muestra en la figura 4 (der).
Figura 4: Representación de ELH luego del proceso de reorientación (izq.) y del ELV (der.). Fuente: Producción propia, con base
en MATLAB®
Para la obtención del eje corto (EC) se procedió
a la redefinición de los planos y la
reestructuración del volumen mediante la
permutación del ELH, pudiéndose visualizar
distintos cortes a determinadas alturas como se
muestra en la figura 5.
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
6
Figura 5: EC luego de la reestructuración de los planos.
Fuente: Producción propia, con base en MATLAB®.
2.7 Presentación de los planos cardíacos
Los ejes cardíacos se presentan de forma
estandarizada: EC; ELH y ELV. Los mismos se
visualizan apareados mostrando el estudio de
esfuerzo en la fila superior y el estudio de
reposo en la fila adyacente inferior. Los cortes
de EC se muestran desde el ápex a la base,
presentando en el centro de la primera fila el
corte correspondiente al plano que pasa por el
centro de masa Y del ELH. Los cortes se
centran en cada frame o cuadro, de acuerdo con
la posición de su centroide. Los planos
ortogonales son presentados definiendo 9
cortes, cuyo corte central corresponde al del
centro de masa de cada uno de los ejes
cardíacos. A la izquierda del corte central se
presentan los cuatro cortes adyacentes previos
en dirección al ápex y a su derecha, los cuatro
cortes adyacentes siguientes, en dirección a la
base.
Los cortes del ELH se presentan de similar
manera en la tercera y cuarta fila, desde la cara
anterior hacia la inferior, con el centro de masa
de VI en el eje Y, y los cortes de ELV en las 2
filas siguientes, desde el septum hacia la pared
lateral, con el centro de masa de VI en el eje X.
Cada uno de los planos cardíacos se presenta
alineando los cortes de esfuerzo y reposo, a fin
de mejorar la visualización comparativa del
conjunto de planos en el EPM.
3. Resultados
3.1 Identificación y selección del VI
Se segmentó e identificó de forma automática
el VI en los 52 casos analizados. En la figura 6,
se muestran a la izquierda la proyección
original; al centro las estructuras presentes
luego de la segmentación y a la derecha, se
muestra la estructura correspondiente al VI,
cuyo tamaño y posición en el campo de visión
es coincidente con los datos de referencia para
lograr su identificación.
Figura 6: Izq: Imagen de proyección original. Centro: Segmentación de las diferentes estructuras presentes en la imagen.
Der: VI identificado y aislado, presentando su centro de masa. Fuente: Producción propia, con base en MATLAB®.
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
7
De acuerdo con el análisis de los datos
geométricos y espaciales obtenidos, se
determinó que los valores de área y de los
centroides fueron suficientes para identificar el
VI.
3.2 Frecuencia de corte
Los valores obtenidos de la frecuencia de corte
en unidades de Nyquist (Nyq) fueron
correlacionados mediante la diferencia del
valor absoluto entre las medidas manuales y las
automáticas obteniendo valores promedios de
0.018 Nyq, los cuales se detallan en la tabla 2.
Tabla 2. Valores de Fc manual vs Fc automática
expresadas en Nyq.
Referencia
FC Man.
FC Auto
Dif(abs)
S (dif)
Media
0,280
0,276
0,018
DS
0,020
0,020
0,013
Mínimo
0,225
0,221
0,001
Máximo
0,340
0,318
0,051
3.3 Automatización de la reorientación de los
ejes cardíacos
Los resultados obtenidos en el proceso de
reorientación tanto del ELH y del ELV fueron
exitosos. De los 52 casos, en 40 casos (76.93
%) fueron reorientados correctamente. En los
12 casos restantes (23.07%) se observaron
algunos desvíos en la reorientación y sólo en 1
caso se observó una reorientación errónea del
ELH y el ELV. Dentro de estos 12 casos, se
observó una ubicación errónea de los puntos
extremos producto de la hipoperfusión en
algunos de los segmentos, lo cual significó una
detección no representativa de los puntos
extremos del plano basal y/o apical. Aún en
estos casos, la mayoría de los valores obtenidos
no presentaron grandes diferencias con los
proporcionados por los expertos. En la tabla 3
se muestran los promedios de los valores
obtenidos de forma automática en comparación
con los valores promedios de todos los
operadores.
Tabla 3. Valores promedio de estadistica de conteo.
Cuentas en VI
Referencia
Ángulo
Automático
Ángulo
Manual
ELH
ELV
ELH
ELV
Media
44,77
5,97
39,15
7,83
DS
4,91
7,69
8,03
5,52
Minino
32,01
-8,97
19,81
-0,92
Máximo
54,64
39,47
56,83
21,38
El error asociado a las mediciones mediante el
procesamiento automático se calculó de
acuerdo con la ecuación (1) y se muestra en la
tabla 4.
Tabla 4. Errores asociados a mediciones automáticas
ELH
ELV
Promedio
Error [°]
7,17
4,60
5,88
3.4 Automatización en la presentación final
de resultados
En el total de las muestras analizadas se logró
presentar de forma adecuada el 100% de los
casos. La presentación final de resultados se
muestra en la figura 7.
Figura 7: De arriba hacia abajo, EC, ELH y ELV en
esfuerzo y reposo para su presentación final. Fuente:
Producción propia, con base en MATLAB®.
3.5 Cálculo del tiempo de procesamiento
Mediante la utilización de comandos de
MATLAB®, se tomaron datos de tiempo total
de procesamiento conjunto de los EPM en
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
8
esfuerzo y reposo, el cual se computa desde que
se abre cada uno de los archivos clínicos hasta
la presentación de los cortes finales. Se
obtuvieron valores mínimos de 9.08 segundos
para el procesamiento total de un EPM y una
media de aproximada de 15.8 segundos,
mientras que la etapa de segmentación, se
obtuvieron valores promedio de 4.86 segundos.
4. Conclusiones
Mediante el algoritmo propuesto se logró
automatizar satisfactoriamente el
procesamiento completo del EPM en los 52
casos clínicos estudiados, en aquellos pasos
donde se producen errores imputables al
operador. El procedimiento desarrollado
permitió tiempos de procesamiento con un
rango entre 9.08 y 24.28 segundos, con un valor
medio de 15.77 segundos. Asimismo, se logró
reducir los errores intra e inter-operador,
mejorando la reproducibilidad de los
resultados.
En las etapas de segmentación, análisis
morfológico de las regiones e identificación del
VI, tanto para las imágenes planares como en
los cortes tomográficos, el algoritmo identificó
y segmentó eficientemente el V.I en el 100% de
los casos estudiados. La estimación de la
frecuencia de corte en el proceso de
reconstrucción tomográfica fue satisfactoria,
obteniendo valores promedios comparativos
entre la forma manual versus la automática de
0.018 Nyq. A su vez, los resultados obtenidos
de la frecuencia de corte en el cálculo manual,
arrojó una gran variabilidad de valores
mostrando en uno de los casos datos promedio
de 0.26, 0.23 y 0.28 Nyq, en contraste con los
valores obtenidos de forma automática, donde
la variabilidad puede ser considerada
inexistente.
Asimismo, el algoritmo de reorientación del eje
cardíaco, basado en un análisis innovador de las
características morfológicas del VI, se obtuvo
un error promedio de 7.17° para la
reorientación del ELH y de 4.60° para el ELV.
Si bien los valores obtenidos difieren del error
promedio de 1.1° obtenido de forma manual
por los operadores expertos, la limitación en el
cálculo para la reorientación de los ejes de
forma automática se basó en 12 casos. Éstos
presentaron ausencia de algún segmento del V.I
por cardiopatía, lo cual conlleva a una
detección de los puntos extremos no
representativa del plano basal, apical o ambos,
dificultando el cálculo del eje cardíaco.
Estos resultados indican la necesidad de
realizar mejoras en el algoritmo, ampliando los
valores de referencia con el análisis de una
mayor muestra de casos clínicos. Como
conclusión general, el algoritmo desarrollado
cumple satisfactoriamente con los objetivos,
ofreciendo además la posibilidad de desarrollar
futuras aplicaciones en el campo de la
automatización de procedimientos en
cardiología nuclear o en el área de las imágenes
médicas en general.
5.- Reconocimiento de autoría
Gerardo Luis Vázquez: Conceptualización;
Metodología; Software; Validación, Análisis
formal; Investigación; Recursos; Curación de
datos; Borrador original; Revisión y Edición;
Visualización. Roberto Galli:
Conceptualización; Metodología; Software;
Validación, Análisis formal; Investigación;
Recursos; Curación de datos; Revisión y
Edición; Visualización; Supervisión;
Administración de proyecto. Carlos G.
Einisman: Revisión y edición; Visualización;
Supervisión.
Referencias
[1] B. Zaret and G. Beller. Clinical Nuclear
Cardiology. State of the Art and Future
Directions. Elsevier, Mosby, EE. UU, 4th
Edition, 2010, pp. 1-896.
[2] Mathworks®. "Matlab". Available in:
www.mathworks.com. ©1994-2021.
[3] N. Otsu. "A Threshold Selection Method
from Gray-Level Histograms," in IEEE
Transactions on Systems, Man, and
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT): Volumen 5 (1): e161
ISSN: 2594-1925
9
Cybernetics, vol. 9(1), pp. 62-66, Jan. 1979.
https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076.
[4] G. Germano, P. Kavanagh, M. Fish, M.
Lemley, Y. Xu, D. Berman and P. Slomka.
""Same-Patient Processing" for multiple
cardiac SPECT studies. 1. Improving LV
segmentation accuracy." Journal of nuclear
cardiology, vol. 23 (6), pp. 1435-1441, 2016.
https://doi.org/10.1007/s12350-016-0673-2.
[5] A. Hussani M and A. Al Hayani. "The Use
of Filtered Back projection Algorithm for
Reconstruction of Tomographic Image",
College of Engineering Journal, Vol.17 (2), pp.
151-156, 2014.
[6] M. Lyra and A. Ploussi. "Filtering in
SPECT Image Reconstruction", International
Journal of Biomedical Imaging, Vol. 2011, pp.
1-14, 2011.
https://doi.org/10.1155/2011/693795.
[7] G. Germano. "Technical aspects of
myocardial SPECT Imaging". Journal of
Nuclear Medicine, pp. 1499-1507, 2001.
PMID: 11585864.
[8] Z. He, J. Maublant, J. Cauvin and A. Veyre.
"Reorientation of the Left Ventricular Long-
Axis on Myocardial Transaxial Tomograms by
a Linear Fitting Method". Journal of Nuclear
Medicine, Vol. 32(9), pp. 1794-1800, 1991.
Erratum in Journal of Nuclear Medicine 32(11),
p. 2070, Nov 1991. PMID: 1880583
[9] G. Germano, P. Kavanagh, H. Su, M.
Mazzanti, H. Kiat, R. Hachamovitch, K. Van
Train, J. Areeda and D. Berman. "Automatic
Reorientation of Three-Dimensional,
Transaxial Myocardial Perfusion SPECT
Images". Journal of Nuclear Medicine; Vol. 36,
pp. 107-1114, 1995. PMID: 7769436
Derechos de Autor (c) 2022 Gerardo Luis Vázquez, Roberto Galli, Carlos G. Einisman.
Este texto está protegido por una licencia Creative Commons 4.0.
Usted es libre para compartir —copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato — y adaptar el documento
—remezclar, transformar y crear a partir del material— para cualquier propósito, incluso para fines comerciales,
siempre que cumpla la condición de:
Atribución: Usted debe dar crédito a la obra original de manera adecuada, proporcionar un enlace a la licencia, e indicar
si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que tiene el
apoyo del licenciante o lo recibe por el uso que hace de la obra.
Resumen de licencia - Texto completo de la licencia