Herramienta software para el registro de imágenes médicas
Se diseñó una herramienta software, mediante el lenguaje de programación PYTHON, la cual permite integrar la información de dos (2) imágenes médicas. El sistema fue implementado utilizando diferentes librerías, las cuales, permiten la lectura de los archivos DICOM (Digital Imaging and Communication...
- Autores:
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Diartt González, Fabián Andrés
Martín Aroca, Ricardo Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8483
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8483
- Palabra clave:
- Registro
imágenes
medicina
software
medicine
image
registration
software
- Rights
- License
- Universidad del Norte
Summary: | Se diseñó una herramienta software, mediante el lenguaje de programación PYTHON, la cual permite integrar la información de dos (2) imágenes médicas. El sistema fue implementado utilizando diferentes librerías, las cuales, permiten la lectura de los archivos DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine), realizar las técnicas de registro, y proveen las herramientas necesarias para el procesamiento de las imágenes. Además, el proceso de registro se lleva a cabo dentro de la interfaz de usuario desarrollada. Durante el desarrollo del proyecto se investigó acerca de las técnicas de procesamiento más adecuadas para el proceso de registro de imágenes. Se seleccionaron e implementaron dos métodos de registro, a saber Método 1 – Displacement y Método 2 – Restrictive, los cuales, se componen de una etapa de emparejamiento, una etapa de transformación, una etapa de interpolación y finalmente una etapa donde son evaluados por unas medidas de similitud. Por otro lado, se analizaron los métodos de registro con las distintas métricas seleccionadas (Error Cuadrático Medio e Información Mutua), con el fin de, medir la consistencia de los métodos en el proceso de registro de imágenes. Los resultados de ambos métodos fueron validados con las métricas en cuestión, y se encontró que no hay un criterio que permita evidenciar si un método presenta mejores resultados que otro, debido a la interacción que se presentó entre ellos. Sin embargo, se demostró que la información mutua presentó mejores resultados para este tipo de imágenes con los dos métodos. |
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