Desarrollo de una aplicación para el cálculo del índice de lateralidad por medio del reconocimiento de Regiones de interés en imágenes de resonancia magnética
El cálculo de la lateralidad hemisférica es un método auxiliar que ha aumentado su utilización por profesionales de la salud y grupos de investigación relacionados al campo de la actividad cerebral funcional. La implementación de este se realiza a través de tecnología guiada al diseño y obtención de...
- Autores:
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Carvajal Arias, Narlen Daniela
Toscano Villamizar, Ricardo Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/13794
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/13794
- Palabra clave:
- Biomedical engineering
Engineering
Medical electronics
Biological physics
Bioengineering
Medical instruments and apparatus
Medicine
Hemispheric dominance
Clinical engineering
Imaging diagnosis
Software
Ingeniería biomédica
Ingeniería
Biofísica
Bioingeniería
Medicina
Diagnóstico por imágenes
Software
Ingeniería clínica
Electrónica médica
Instrumentos y aparatos médicos
Dominancia hemisférica
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Summary: | El cálculo de la lateralidad hemisférica es un método auxiliar que ha aumentado su utilización por profesionales de la salud y grupos de investigación relacionados al campo de la actividad cerebral funcional. La implementación de este se realiza a través de tecnología guiada al diseño y obtención de las Regiones de interés (ROIs) para el posterior cálculo del Índice de Lateralidad, el cual generalmente se hace de forma manual lo que puede llevar tanto a la distorsión de los datos o a la conclusión errónea de dominancia hemisférica dada por un error humano. Por lo tanto, se diseñó un software de acceso libre para el cálculo del índice de lateralidad por medio de la definición de los ROI en la misma aplicación, utilizo el lenguaje de programación Python y las librerías de OpenCV y PysimpleGUI. Las pruebas del software se realizaron con imágenes binarias para la prueba de funcionamiento realizando el cálculo de extremo a extremo. Posteriormente, para probar su desempeño en el campo, se usaron 14 imágenes de resonancia magnética funcional de la base de datos ADNI, resultados que, al ser comparado con una investigación realizada a la misma base de datos por Hai Lou, permitieron concluir el correcto desempeño al obtener dominancias hemisféricas acordes a los obtenidas en la investigación. Estos resultados permiten validar el funcionamiento de la aplicación. |
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