Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación
El Síndrome de Dificultad Respiratoria Aguda (SDRA) es una condición médica caracterizada por la inflamación de los pulmones, edema, hipoxia y colapso de los alvéolos, que se presenta en radiografías como opacidades difusas en los pulmones. Su tratamiento requiere del uso de un ventilador mecánico,...
- Autores:
-
García Hernández, Camila
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40294
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/40294
- Palabra clave:
- Síndrome de dificultad respiratoria
Procesamiento de imágenes
Imágenes tridimensionales en medicina
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
id |
UNIANDES2_da9082c88f6e1520da96a87551de7f01 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40294 |
network_acronym_str |
UNIANDES2 |
network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
repository_id_str |
|
dc.title.es_CO.fl_str_mv |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
title |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
spellingShingle |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación Síndrome de dificultad respiratoria Procesamiento de imágenes Imágenes tridimensionales en medicina Ingeniería |
title_short |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
title_full |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
title_fullStr |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
title_full_unstemmed |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
title_sort |
Reclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformación |
dc.creator.fl_str_mv |
García Hernández, Camila |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Orkisz, Maciej Hernández Hoyos, Marcela |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
García Hernández, Camila |
dc.subject.keyword.es_CO.fl_str_mv |
Síndrome de dificultad respiratoria Procesamiento de imágenes Imágenes tridimensionales en medicina |
topic |
Síndrome de dificultad respiratoria Procesamiento de imágenes Imágenes tridimensionales en medicina Ingeniería |
dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
description |
El Síndrome de Dificultad Respiratoria Aguda (SDRA) es una condición médica caracterizada por la inflamación de los pulmones, edema, hipoxia y colapso de los alvéolos, que se presenta en radiografías como opacidades difusas en los pulmones. Su tratamiento requiere del uso de un ventilador mecánico, que de tener los parámetros equivocados, puede causar heridas pulmonares que pueden llegar a ser mortales. Para encontrar los parámetros óptimos, es necesario conocer la aireación de los pulmones, con el fin de maximizar el reclutamiento, es decir, el proceso de abrir los alvéolos colapsados y mantenerlos abiertos. Para lograr esto, se utilizan Tomografías Axiales Computarizadas (TAC), donde es necesario segmentar el pulmón del resto del tórax. Después, es posible calcular el reclutamiento haciendo uso de los niveles de gris para identificar vóxeles con diferentes niveles de aireación. El presente trabajo se enfoca en la segunda parte del proceso, es decir, la cuantificación del reclutamiento intratidal, utilizando TAC de máxima inspiración y máxima espiración en diferentes condiciones. Se proponen tres tipos de reclutamiento con diferentes alcances: global, regional y local. Además, se plantean diversos experimentos con el fin de analizar y comparar cada uno de estos métodos. Se encontró que el uso del previo registro de las imágenes a comparar ayuda a obtener resultados más consistentes y evita el fenómeno de desreclutamiento, que indica errores en el método. Se encontró que el reclutamiento local produce un mapa de tendencia a reclutamiento muy útil para analizar el síndrome de manera localizada, manteniendo resultados numéricos estables como los del global y mitigando ruido y errores de segmentación y registro presentes en el reclutamiento regional |
publishDate |
2018 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-06-10T17:03:22Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-06-10T17:03:22Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/40294 |
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
u808126.pdf |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
url |
http://hdl.handle.net/1992/40294 |
identifier_str_mv |
u808126.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
59 hojas |
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Uniandes |
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas y Computación |
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación |
dc.source.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
instname_str |
Universidad de los Andes |
institution |
Universidad de los Andes |
reponame_str |
Repositorio Institucional Séneca |
collection |
Repositorio Institucional Séneca |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/93d4831f-9e5e-43f0-86c4-2a4404cdc7d1/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3b4d5b86-20f8-46d8-af2a-438260f3dc93/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5947b9a6-799d-4696-8643-bab13d0691b2/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
2b1d2eb3c4892556100b69ae108f34a6 7c1cdd5c3c59e032e9cad8884e0713ad 5ae70ee1049188a69ef2eff989a3e7c1 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
_version_ |
1818111898693926912 |
spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Orkisz, Macieja40a4dbc-2214-40fc-bf60-0a6c1b85d1b5500Hernández Hoyos, Marcelavirtual::11147-1García Hernández, Camilaf9ae54c5-ce0d-4d72-8b51-653f695939285002020-06-10T17:03:22Z2020-06-10T17:03:22Z2018http://hdl.handle.net/1992/40294u808126.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/El Síndrome de Dificultad Respiratoria Aguda (SDRA) es una condición médica caracterizada por la inflamación de los pulmones, edema, hipoxia y colapso de los alvéolos, que se presenta en radiografías como opacidades difusas en los pulmones. Su tratamiento requiere del uso de un ventilador mecánico, que de tener los parámetros equivocados, puede causar heridas pulmonares que pueden llegar a ser mortales. Para encontrar los parámetros óptimos, es necesario conocer la aireación de los pulmones, con el fin de maximizar el reclutamiento, es decir, el proceso de abrir los alvéolos colapsados y mantenerlos abiertos. Para lograr esto, se utilizan Tomografías Axiales Computarizadas (TAC), donde es necesario segmentar el pulmón del resto del tórax. Después, es posible calcular el reclutamiento haciendo uso de los niveles de gris para identificar vóxeles con diferentes niveles de aireación. El presente trabajo se enfoca en la segunda parte del proceso, es decir, la cuantificación del reclutamiento intratidal, utilizando TAC de máxima inspiración y máxima espiración en diferentes condiciones. Se proponen tres tipos de reclutamiento con diferentes alcances: global, regional y local. Además, se plantean diversos experimentos con el fin de analizar y comparar cada uno de estos métodos. Se encontró que el uso del previo registro de las imágenes a comparar ayuda a obtener resultados más consistentes y evita el fenómeno de desreclutamiento, que indica errores en el método. Se encontró que el reclutamiento local produce un mapa de tendencia a reclutamiento muy útil para analizar el síndrome de manera localizada, manteniendo resultados numéricos estables como los del global y mitigando ruido y errores de segmentación y registro presentes en el reclutamiento regionalThe Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a medical condition characterized by lung inflammation, edema, hypoxia, and alveolar collapse. It is identified in radiography as diffuse opacities in the lungs. Its treatment requires the use of a mechanical ventilator, which requires certain parameters to be set. If this parameters are not proper, there?s a chance of causing lung injury that could be deadly. To find the optimal parameters, knowing the lung aeration is required so that recruitment, meaning the process of opening alveoli and keeping them open, is maximized. To this end, Computerized Tomographies (CT) are used, where the lung needs to be segmented from the rest of the thorax. After segmentation, it?s possible to calculate the recruitment using the gray levels in the CT images to identify voxels with varying levels of aeration. This work is focused on the second part of the process, meaning the quantification of intratidal recruitment, using CT images for maximum inspiration and maximum expiration of different conditions. Three types of recruitment with different reaches are proposed: global, regional and local. Moreover, different experiments are presented with the goal of analyzing and comparing each of these methods. It was made evident that using registration of the images beforehand aids in obtaining more consistent results and avoids the phenomenon of derecruitment, which indicates errors in the method. The local recruitment produces a color map of tendency to recruit that is very useful to analyze the syndrome in a localized manner, keeping numeric results as stable as the global ones, and mitigating noise and possible segmentation and registration errors that are present in the regional recruitmentIngeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado59 hojasapplication/pdfspaUniandesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Computacióninstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaReclutamiento local, regional y global de los pulmones tras el proceso de registro teniendo en cuenta la deformaciónTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSíndrome de dificultad respiratoriaProcesamiento de imágenesImágenes tridimensionales en medicinaIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=9nnSYmMAAAAJvirtual::11147-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000326453virtual::11147-130e973c9-1db4-4731-b61b-bc73c4aceecdvirtual::11147-130e973c9-1db4-4731-b61b-bc73c4aceecdvirtual::11147-1ORIGINALu808126.pdfapplication/pdf2913471https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/93d4831f-9e5e-43f0-86c4-2a4404cdc7d1/download2b1d2eb3c4892556100b69ae108f34a6MD51TEXTu808126.pdf.txtu808126.pdf.txtExtracted texttext/plain87809https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3b4d5b86-20f8-46d8-af2a-438260f3dc93/download7c1cdd5c3c59e032e9cad8884e0713adMD54THUMBNAILu808126.pdf.jpgu808126.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8301https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5947b9a6-799d-4696-8643-bab13d0691b2/download5ae70ee1049188a69ef2eff989a3e7c1MD551992/40294oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/402942024-03-13 14:21:45.224http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |