Herramienta de procesamiento de imágenes médicas de tomografía cerebral para localización y análisis de tejido afectado por ataque cerebrovascular que permita su cuantificación en 3d

En este trabajo se presenta el desarrollo de una herramienta de procesamiento que permite la segmentación de tejido afectado, basado en el método de crecimiento de regiones, cuantificación de área, volumen y generación de superficies tridimensionales. La segmentación se aplica directamente sobre cad...

Full description

Autores:
García Pedraza, Johnny Alexander
Chang Vera, Gabriel Alberto
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2009
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/22200
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22200
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Palabra clave:
Ataque cerebro-vascular
Imágenes médicas
Segmentación de Imágenes
Tomografía Computarizada
Visualización tridimensional.
Cerebro-vascular attack
Computed Tomography
Image segmentation
Medical imaging
Three-dimensional visualization.
Rights
License
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description En este trabajo se presenta el desarrollo de una herramienta de procesamiento que permite la segmentación de tejido afectado, basado en el método de crecimiento de regiones, cuantificación de área, volumen y generación de superficies tridimensionales. La segmentación se aplica directamente sobre cada imagen digital bidimensional y su objetivo es construir la anomalía para ser observada en forma tridimensional a partir de los cortes que pueden ser axiales, sagitales, coronales. El algoritmo es simple y flexible, se trata de un proceso semiautomático, pues comienza con una selección de un punto inicial o semilla y uno o más puntos de frontera por parte del usuario, a partir de la información obtenida de estos, se inicia el proceso automático de crecimiento de la región o las regiones de interés y una posterior generación de la superficie correspondiente cuando el usuario así lo requiera. También se entrega la opción de visualizar solo el contorno superficial de la cabeza sin necesidad de una segmentación previa, con el fin de obtener una idea preliminar de la ubicación del estudio. Los resultados obtenidos son satisfactorios, aún ante la presencia de ruido y variaciones de intensidad en la imagen, además se controla la posibilidad de desbordes por conexiones delgadas hacia otras regiones vecinas, pudiéndose repetir cada segmentación hasta que el resultado sea enteramente satisfactorio para el usuario. Igualmente se implementan ajustes manuales tanto en la visualización tridimensional (nivel de interpolación, total de cortes a visualizar), los mapas para comparar con la región afectada (se puede encontrar en forma manual y automática el mapa que mejor represente la ubicación del corte tomográfico y también la posibilidad de agregar nuevos mapas cerebrales), la cuantificación tanto de área individual como el volumen, que permite al usuario tener entero control sobre los resultados, lo cual hace más confiables los mismos.
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La segmentación se aplica directamente sobre cada imagen digital bidimensional y su objetivo es construir la anomalía para ser observada en forma tridimensional a partir de los cortes que pueden ser axiales, sagitales, coronales. El algoritmo es simple y flexible, se trata de un proceso semiautomático, pues comienza con una selección de un punto inicial o semilla y uno o más puntos de frontera por parte del usuario, a partir de la información obtenida de estos, se inicia el proceso automático de crecimiento de la región o las regiones de interés y una posterior generación de la superficie correspondiente cuando el usuario así lo requiera. También se entrega la opción de visualizar solo el contorno superficial de la cabeza sin necesidad de una segmentación previa, con el fin de obtener una idea preliminar de la ubicación del estudio. Los resultados obtenidos son satisfactorios, aún ante la presencia de ruido y variaciones de intensidad en la imagen, además se controla la posibilidad de desbordes por conexiones delgadas hacia otras regiones vecinas, pudiéndose repetir cada segmentación hasta que el resultado sea enteramente satisfactorio para el usuario. Igualmente se implementan ajustes manuales tanto en la visualización tridimensional (nivel de interpolación, total de cortes a visualizar), los mapas para comparar con la región afectada (se puede encontrar en forma manual y automática el mapa que mejor represente la ubicación del corte tomográfico y también la posibilidad de agregar nuevos mapas cerebrales), la cuantificación tanto de área individual como el volumen, que permite al usuario tener entero control sobre los resultados, lo cual hace más confiables los mismos.PregradoIngeniero ElectrónicoThis paper presents a processing tool development that allows the segmentation tissue by cerebro-vascular attacks based on region grows method, area quantification, volume and generation of three-dimensional surfaces. Segmentation is applied directly on each twodimensional digital image and its goal is to construct the anomaly to be observed in threedimensional shape from the cuts can be axial, sagittal, coronal. The algorithm is flexible; the process is semiautomatic, because it starts with a seed selection or a starting point and one or more boundary points by the user, then based on information obtained from these, the automatic growth process of the region or regions of interest begins then and a subsequent generation of the corresponding area when the user requires is done. It also has the option of visualization the surface contour of the head without a prior segmentation, in order to obtain a preliminary idea of the study location. The results are satisfactory, even in the presence of noise and intensity variations in the image, it also controls the possibility of flooding by thin connections to other neighboring regions and each segment can be repeated until the result is entirely satisfactory to the user. Manual settings are also implemented in the three-dimensional visualization (level interpolation, total slices to visualize), maps to compare with the strained tissue region (you can find in manual and automatic map that best represents the location of the tomographic slice also the possibility to add new maps brain), the quantification of both the individual area and the volume, which allows the user to have full control over the results, which makes them more reliable.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesAtaque cerebro-vascularImágenes médicasSegmentación de ImágenesTomografía ComputarizadaVisualización tridimensional.Cerebro-vascular attackComputed TomographyImage segmentationMedical imagingThree-dimensional visualization.Herramienta de procesamiento de imágenes médicas de tomografía cerebral para localización y análisis de tejido afectado por ataque cerebrovascular que permita su cuantificación en 3dMedical image processing tool of cerebral tomography for location and analysis of strained tissue by cerebro-vascular attacks for quantification in 3D4Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf1814878https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/58e56cea-71f7-4da4-a66a-0784cd2dcd4c/download89668d1d425c63d4720e66c199f086c1MD51Documento.pdfapplication/pdf10833114https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c424e0d4-6b39-4437-b55e-cdfbf7a9b832/downloadc9accf773974855adfca516afc812b44MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf1829191https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/691219c1-9d26-46e8-a1f4-2ba18d6cbd47/downloadfb7ffd0da6be7ff499f9dd5b51407f7dMD5320.500.14071/22200oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/222002024-03-03 12:31:14.32http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co