Utilidad del software Itksnap y Volview para el procesamiento de imágenes médicas

Este proyecto de trabajo de grado lo que busca es dar solución a la dificultad que existe para encontrar bibliografía que identifique un paso a paso o seguimiento sencillo para la utilización de software como instrumento para procesamiento de imágenes médicas. El software ITK y Volview son herramien...

Full description

Autores:
Lozano Guataquira, Fernehy
Sánchez Rodríguez, Jhon Fredy
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad ECCI
Repositorio:
Repositorio Institucional ECCI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.ecci.edu.co/handle/001/3824
Palabra clave:
Procesamiento de imágenes médicas
Software
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description Este proyecto de trabajo de grado lo que busca es dar solución a la dificultad que existe para encontrar bibliografía que identifique un paso a paso o seguimiento sencillo para la utilización de software como instrumento para procesamiento de imágenes médicas. El software ITK y Volview son herramientas de análisis y de procesamiento de imágenes, estos emplean algoritmos de desarrollo para el registro y segmentación de datos multidimensional; algoritmos orientados a la investigación y manejo de diferentes características de las imágenes. A veces se pierde mucho tiempo en el inicio con cada software, sería importante tener un documento que permita un adentramiento a las plataformas de forma rápida y sencilla, para luego profundizar en temas más complejos. El direccionamiento que se quiere dar con la utilidad de estos programas permite que se abra un campo más del enfoque en el ámbito investigativo, en el campo de la biomédica nos permite trabajar en imágenes diagnosticas con el fin de ser de gran ayuda en la parte médica. Las imágenes diagnosticas pueden ser tratadas por medio de algoritmos que generan nuevos resultados, “En el ámbito hospitalario la forma más habitual de evaluar las imágenes médicas sigue siendo el reconocimiento visual, el cual, en ocasiones, limita extraer la mayoría información de las imágenes. Para ello se necesita medir, es decir, determinar alguna característica de interés presente en las imágenes.” (Gonzalo Araya, 2015) El resultado de una guía de manejo de software es la facilidad del uso de los mismos y de esa manera aprovechar la extracción de toda la información posible en las imágenes médicas.
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A veces se pierde mucho tiempo en el inicio con cada software, sería importante tener un documento que permita un adentramiento a las plataformas de forma rápida y sencilla, para luego profundizar en temas más complejos. El direccionamiento que se quiere dar con la utilidad de estos programas permite que se abra un campo más del enfoque en el ámbito investigativo, en el campo de la biomédica nos permite trabajar en imágenes diagnosticas con el fin de ser de gran ayuda en la parte médica. Las imágenes diagnosticas pueden ser tratadas por medio de algoritmos que generan nuevos resultados, “En el ámbito hospitalario la forma más habitual de evaluar las imágenes médicas sigue siendo el reconocimiento visual, el cual, en ocasiones, limita extraer la mayoría información de las imágenes. Para ello se necesita medir, es decir, determinar alguna característica de interés presente en las imágenes.” (Gonzalo Araya, 2015) El resultado de una guía de manejo de software es la facilidad del uso de los mismos y de esa manera aprovechar la extracción de toda la información posible en las imágenes médicas.INTRODUCCION 11 RESUMEN .. 12 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. . 13 2. JUSTIFICACIÓN 13 3. OBJETIVOS . 13 3.2 Objetivos Específicos 13 4. ESTADO DEL ARTE 14 4.1 Procesamiento de Imágenes Médicas. 15 4.2 Datos Analizar . 15 4.3 DICOM . 15 4.3.1 El Estándar DICOM 16 4.3.1.1 Ejemplo de una imagen DICOM 17 4.4 Estándar y Protocolo de Imágenes Médicas DICOM 18 4.5 Los Sistemas PACS . 18 4.5.1 Requerimientos . 19 4.6 Interface con otros sistemas 20 4.6.1 Transferencia remota de imágenes 20 4.6.2 Formato en bloques 21 4.6.3 Formato con etiquetas .. 21 4.7 Evolución del estándar Dicom . 22 4.8 ITK- SNAP 22 4.9 VOLVIEW 22 4.10 Algoritmo de SNAKE .. 23 4.10.1 Crecimiento de regiones 25 4.10.2. Criterio de aceptación de los puntos . 25 4.10.3. Modelos deformables 26 4.10.4. Integración de crecimiento de regiones y snakes 28 4.10.6. Evolución del contorno deformable 30 5. METODOLOGIA .. 31 5.1 Observación .. 31 5.2 Análisis . 32 Página 5 de 72 5.3 Registro .. 32 6. ITK-SNAP 34 6.1 Imágenes para el proceso . 34 6.2 Cómo representa la segmentación .. 35 6.3 Limitaciones principales . 35 6.4 partes de la interfaz de usuario.. 35 6.5 Dispositivos de entrada .. 36 6.6 Carga de una imagen en snap . 36 6.7 Selección de series dicom . 38 6.8 Segmentación y etiquetas de segmentación .. 40 6.9 Desplazamiento de la imagen . 40 6.10 Navegación por la imagen en el modo zoom / pan .. 41 6.11 Crear etiquetas . 42 6.12 Segmentación manual por corte . 43 6.13 Segmentacion automatica o contorno activo (snake) . 45 6.14 Imagen Característica 45 6.15 Burbujas de contorno 47 6.16 Volúmenes y estadísticas 49 6.17 Calcular los volúmenes y Estadísticas .. 49 6.18 EJERCICIO: Tac de tórax visualización reja costal 50 7. APLICACIÓN VOLVIEW 53 7.1 Interfaz de la aplicación . 53 7.2 Barra de menú principal . 54 7.3 Barra de herramientas 54 7.4 Ventanas de presentación . 55 7.5 Panel de control . 55 7.6 Cargar imágenes en volview 55 8. CONCLUSIONES . 70 9. BIBLIOGRAFIA . 71PregradoIngeniero en BiomédicaIngeniería Biomédica72 p.application/pdfspaUniversidad ECCIColombiaFacultad de IngenieríasDerechos Reservados - Universidad ECCI, 2017info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Utilidad del software Itksnap y Volview para el procesamiento de imágenes médicasTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/WPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/version/c_dc82b40f9837b551Alberto Cardona, N. N. (2006). SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIGITALES 3D. Santa fe, Argentina: Mario Storti.Castelman, K. (1996). Digital image proccesing. Pretince Hall, 1149-1161.Castleman, K. (1996). Digital Image Processing. Prentice Hal.Galvez, M. (2016). Informatica medica. Revista informatica medica, 1-14.Gonzalo Araya, C. F. (2015). Control de calidad en imagen por resonancia magnetica: Evaluacion de parametros de calidad en protocolos de neuroimagen. Chilena de Radiologia, 17.H., O. (06 de 03 de 2008). DICOM questions, answered. Radiol Manag. Obtenido de http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=PubMed&dopt=CiHarrington, J. (1992). A standar for open Systems medical data. Ann N y Acad Sci [internet], 670.Kass M., A. W. (1994). Snakes: Active Contour Models. Int. Journal of Computer Vision, pág. 1(4).Li, Q. (2007). Recent Progress in Computer-Aided Diagnosis of Lung Nodules on Thin-Section CT. Comput Med Imaging Graph. 2007; 31(4-5): 248–257.M. Kass, A. W. (1988). Snakes: Active Contour Models. Int. Journal of computer vision, 1-4.Martin, M. (2008). Contornos activos. España.Moreno, I. B. (2003,2004). Desarrollo de algoritmos procesamiento de imagenes con VTK. Madrid, España.murcia, M. C. (2015). PERCEPCIÓN VISUAL - Aplicada a la robótica. Mexico: Alfaomega.Pedro Ángel Cuenca Castillo, R. P. (1999). Tendencias en redes de altas prestaciones. España: La mancha.T. McInerney, D. T. (1995). Topologically Adaptable Snakes. Int. 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