Análisis de algoritmos de reconstrucción de imágenes EIT en el diagnóstico de la EPOC
La tomografía por impedancia eléctrica (EIT), es una técnica no invasiva y libre de radiaci ón, que permite observar los cambios de impedancia dentro de un cuerpo. Para obtener la imagen de la impedancia se inyecta a través de electrodos una corriente eléctrica de alta frecuencia y baja intensidad,...
- Autores:
-
Fernández Majé, Nelson Fernando
Melenge Meneses, Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Cauca
- Repositorio:
- Repositorio Unicauca
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1689
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1689
- Palabra clave:
- Interfaz gráfica
Algoritmos de reconstrucción
Imágenes
EIT
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Interfaz gráfica Algoritmos de reconstrucción Imágenes EIT |
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La tomografía por impedancia eléctrica (EIT), es una técnica no invasiva y libre de radiaci ón, que permite observar los cambios de impedancia dentro de un cuerpo. Para obtener la imagen de la impedancia se inyecta a través de electrodos una corriente eléctrica de alta frecuencia y baja intensidad, y se mide el potencial en los electrodos adyacentes, con estas señales se in ere la distribución de impedancia en el plano transversal de tórax, una vez obtenidos los valores de tensión se pasa el vector de medidas a la PC donde se encuentra el software que realiza la reconstrucción. El objetivo de esta tesis es el diseño de una interfaz gráfica funcional de EIT que permita realizar comparaciones entre algoritmos de reconstrucción para imágenes EIT y así poder observar el seguimiento de las funciones pulmonares de diferentes bases de datos disponibles de la página principal de EIDORS, el diseño propuesto es realizado en el software matemático MATLAB 2016. La interfaz gráfica cuenta con un menú en el cual se puede seleccionar la base de datos a analizar, ya sea simulaciones o modelos reales, se cuenta con los parámetros necesarios para la reconstrucción de las imágenes. La reconstrucción de imágenes de EIT buscan resolver el problema matemático de la distribución de conductividad dentro de un volumen, dicho problema es no lineal y mal propuesto, en otras palabras, existen más ecuaciones que incógnitas. El proceso de reconstrucción de las imágenes médicas mediante EIT involucran la resolución de los denominados problema directo e inverso. El problema directo estima los potenciales en los electrodos, para una distribución de conductividad conocida; el problema inverso in ere la distribución de conductividad midiendo el voltaje en los electrodos. En el problema in verso, se requiere la solución del problema directo con el objetivo comparar los potenciales estimados con los medidos y así inferir la conductividad. Existen varios métodos de reconstrucción, la mayoría limita las soluciones a distribuciones regulares mientras que otros métodos permiten que haya discontinuidades y saltos en la conductividad del cuerpo. El objetivo de esta tesis es analizar y comparar varios de estos métodos de reconstrucción de imágenes y se determina cuáles son los más adecuado para el apoyo de diagnóstico de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica EPOC. Esta comparación se realizará mediante el desarrollo de un software en la plataforma Matlab y su respectiva extensión especializada en tomografía por impedancia eléctrica EIDORS en el cual se hará la selección y evaluación de cada método. |
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El objetivo de esta tesis es el diseño de una interfaz gráfica funcional de EIT que permita realizar comparaciones entre algoritmos de reconstrucción para imágenes EIT y así poder observar el seguimiento de las funciones pulmonares de diferentes bases de datos disponibles de la página principal de EIDORS, el diseño propuesto es realizado en el software matemático MATLAB 2016. La interfaz gráfica cuenta con un menú en el cual se puede seleccionar la base de datos a analizar, ya sea simulaciones o modelos reales, se cuenta con los parámetros necesarios para la reconstrucción de las imágenes. La reconstrucción de imágenes de EIT buscan resolver el problema matemático de la distribución de conductividad dentro de un volumen, dicho problema es no lineal y mal propuesto, en otras palabras, existen más ecuaciones que incógnitas. El proceso de reconstrucción de las imágenes médicas mediante EIT involucran la resolución de los denominados problema directo e inverso. El problema directo estima los potenciales en los electrodos, para una distribución de conductividad conocida; el problema inverso in ere la distribución de conductividad midiendo el voltaje en los electrodos. En el problema in verso, se requiere la solución del problema directo con el objetivo comparar los potenciales estimados con los medidos y así inferir la conductividad. Existen varios métodos de reconstrucción, la mayoría limita las soluciones a distribuciones regulares mientras que otros métodos permiten que haya discontinuidades y saltos en la conductividad del cuerpo. El objetivo de esta tesis es analizar y comparar varios de estos métodos de reconstrucción de imágenes y se determina cuáles son los más adecuado para el apoyo de diagnóstico de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica EPOC. Esta comparación se realizará mediante el desarrollo de un software en la plataforma Matlab y su respectiva extensión especializada en tomografía por impedancia eléctrica EIDORS en el cual se hará la selección y evaluación de cada método.spaUniversidad del CaucaFacultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones Ingeniería en Automática Industrialhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Interfaz gráficaAlgoritmos de reconstrucciónImágenesEITAnálisis de algoritmos de reconstrucción de imágenes EIT en el diagnóstico de la EPOCTrabajos de gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALANÁLISIS DE ALGORITMOS DE RECONSTRUCCIÓN DE IMÁGENES EIT EN EL DIAGNÓSTICO DE LA EPOC.pdfANÁLISIS DE ALGORITMOS DE RECONSTRUCCIÓN DE IMÁGENES EIT EN EL DIAGNÓSTICO DE LA EPOC.pdfapplication/pdf11004140http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/1689/1/AN%c3%81LISIS%20DE%20ALGORITMOS%20DE%20RECONSTRUCCI%c3%93N%20DE%20IM%c3%81GENES%20EIT%20EN%20EL%20DIAGN%c3%93STICO%20DE%20LA%20EPOC.pdf9ec8048de8d9a181431dfc200f484146MD51Anexos.pdfAnexos.pdfapplication/pdf6058190http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/1689/2/Anexos.pdf0018df086ea07df38c9094c34bcaf7d2MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/1689/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53123456789/1689oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/16892021-05-28 10:01:20.473Dspace - Universidad del Caucabiblios@unicauca.edu.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 |