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:
-
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
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- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Tello Portillo, Juan PabloDiartt González, Fabián AndrésMartín Aroca, Ricardo Andrés2019-06-10T16:28:27Z2019-06-10T16:28:27Z2018-12-04http://hdl.handle.net/10584/8483Se 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.A software tool was designed, using the PYTHON programming language, which It allows to integrate the information of two (2) medical images. The system was implemented using different libraries, which allow the reading of DICOM files (Digital Imaging and Communication in Medicine), perform registration techniques, and provide tools necessary for the processing of images. In addition, the process of Registration takes place within the user interface developed. During the development of the project it was investigated about the processing techniques more suitable for the image registration process. Two were selected and implemented registration methods, namely Method 1 - Displacement and Method 2 - Restrictive, which, make up a stage of pairing, a stage of transformation, a stage of interpolation and finally a stage where they are evaluated by similarity measures. On the other hand, the registration methods were analyzed with the different selected metrics (Medium Square Error and Mutual Information), in order to measure the consistency of the methods in the image registration process. The results of both methods were validated with the metrics in question, and it was found that there is no criterion to show if a method has better results than another, due to the interaction that occurred between them. However, it was shown that the mutual information presented better results for this type of images with both methods.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2018Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2RegistroimágenesmedicinasoftwaremedicineimageregistrationsoftwareHerramienta software para el registro de imágenes médicasMedical image registration softwarearticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALpdf.pdfpdf.pdfapplication/pdf4137791http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8483/1/pdf.pdf117bd1d72d6bfbc69f6a8befe265fafcMD51imagen.pngimagen.pngimage/png350432http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8483/2/imagen.png6b840977808d166d4c994069462236d1MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8483/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/8483oai:172.16.14.36:10584/84832019-06-10 11:28:27.997Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co |
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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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