Software de reconstrucción volumétrica de corazón e identificación de pericarditis a partir de imágenes diagnósticas
Los avances tecnológicos mejoran constantemente los procesos en distintas áreas de lo cotidiano y lo profesional y ejemplo de esto en el campo de la medicina, son las imágenes diagnósticas obtenidas por métodos como la resonancia magnética, ultrasonido, la tomografía y demás, para la identificación...
- Autores:
-
Acosta Cuéllar, Alejandra Valentina
Bernal Torres, Juan Sebastian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/39244
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/39244
- Palabra clave:
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PERICARDITIS
PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES
REALIDAD VIRTUAL
Diagnostic Imaging
Artificial Intelligence
Pericarditis
Imágenes diagnósticas
Inteligencia artificial
Pericarditis
Reconstrucción 3D
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Los avances tecnológicos mejoran constantemente los procesos en distintas áreas de lo cotidiano y lo profesional y ejemplo de esto en el campo de la medicina, son las imágenes diagnósticas obtenidas por métodos como la resonancia magnética, ultrasonido, la tomografía y demás, para la identificación de diversas patologías. Estos procedimientos comúnmente son largos, tediosos y requieren de costosos equipos biomédicos especializados para su análisis. Por ello, en el presente trabajo se presenta el diseño y la implementación de un software a nivel académico capaz de realizar la reconstrucción volumétrica del corazón e identificar la posible presencia de pericarditis en un paciente, todo esto haciendo uso de imágenes de diagnóstico médico. Su desarrollo parte con la adquisición de un dataset con imágenes obtenidas mediante el método de resonancia magnética y proporcionadas por el Hospital Militar Central de Bogotá, bajo acuerdo de confidencialidad. A partir de este se implementaron técnicas de detección de movimiento, segmentación de tejidos, filtros de suavizado y el método de reconstrucción de superficies de Poisson para conseguir el modelo tridimensional del corazón más aproximado; así como la adopción de algoritmos de inteligencia artificial basados en redes neuronales convolucionales y modelos pre-entrenados para estimar la presencia de dicha patología. |
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J. Cura, S. Pedraza, A. Gayate, and A. Rovira, Radiología Esencial. Madrid, España: Editorial Medica Panamericana, 2018. D. Treviño, “Generación de imágenes volumétricas de datos biomédicos en tiempo real,” Master’s thesis, Universidad de Zaragoza, 2009. “Visualize point cloud,” Open3D, 2020. R. Mercado, “Propuesta de una taxonomía para la reconstrucción urbana de interiores y exteriores” Master’s thesis, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca, México, 9 2018. K. Fischer, “Introduction to alpha shapes” F. Bernardini, J. Mittleman, H. Rushmeier, C. Silva, and G. Taubin, “The Ball Pivoting Algorithm for Surface Reconstruction,” IEEE, vol. 5, no. 4. C. Ochoa, “Red neuronal artificial en respuesta a predicciones de parámetros de transferencia de masa (pérdida de humedad y ganancia de sólidos) durante la deshidratación osmótica de frutas,” Universidad Nacional de Colombia, 2016. N. Peláez, “Aprendizaje no supervisado y el algoritmo wake-sleep en redes neuronales,” Universidad Tecnológica de la Mixteca, 11 2012. P. D. Heka Ardana, I. G. Made Sudika, K. Astariani, and G. Sumarda, “Application of feed forward backpropagation neural network in monthly rainfall prediction,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, no. 1, 2019. K. Shah, “A quick overview to the transfer learning and it’s significance in real world applications.” https://medium.com/towards-tech-intelligence/a-quick-overview-to-the- transfer-learning-and-its-significance-in-real-world-applications-790fb57debad, 2019. F. Rubio, J. Flores, and J. Puerta, “Optimización de las técnicas de transfer learning para la clasificación de la calidad estética en fotografía,” in Workshop en Deep Learning, pp. 1165–1170, XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial, 10 2018. B. Yum, A. Adelsheimer, R. Tafreshi, R. Hagopian, and J. Kim, “Clinical implications of machine learning, artificial intelligence, and radiomics in cardiac imaging,” Current Treatment Options in Cardiovascular Medicine, vol. 22, p. 48, 10 2020. Matlab, “Tipos de Operaciones Morfológicas.” https://es.mathworks.com/help/images/ morphological-dilation-and -erosion.html. “¿Qué son las reconstrucciones MPR, MIP, MiniP y volumen rendering?,” Sociedad Española de imagen cardiaca, 2020. Matlab, "Tipos de Operaciones Morfológicas." https://es.mathworks.com/help/images/ morphological-dilation-and -erosion.html. Matlab, "Elementos estructurante." https://es.mathworks.com/help/images/structuringelements.html. S. Suzuki and K. Abe, "Topological structural analysis of digitized binary images by border following," Computer vision, graphics, and image processing, no. 30, pp. 32-46. G. Huang, Z. Liu, L. van der Maaten, and K. Q. Weinberger, "Densely connected convolutional networks," 2018. G. Cloud, "Guía avanzada de Inception-V3 para Cloud TPU." https://cloud.google.com/tpu/docs/inception-v3-advanced?hl=es- 419#:~:text=encontrar%20en%20GitHub.-,Introducci%C3%B3n, desarrollaron%20varios%20investigadores%20durante%20a%C3% B1os. A. López Chilet, "Análisis del funcionamiento cardíaco mediante redes neuronales," Master's thesis, Universidad Politècnica de València, Valencia, España, 2020. F. Chollet, "Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions," CoRR, vol. abs/1610.02357, 2016. S. médico, "Bimedis." https://es.bimedis.com/catalog/software-medico-0-112730. Bimedis, "Software médico." https://es.bimedis.com/search/searchitems/equipamientode- radiologia-tomogra a-de-resonancia-magnetica?mtid=0buy=0ps=10ucur=2page =1nsk=mpage=99. R. Restrepo, J. Gutierrez, and J. Soto, Radiología e imágenes diagnósticas. ECOE Ediciones, 3 ed., 2019. P. Adams, "Una visión más clara de la imagenología médica," Boletín del OIEA, vol. 55, pp. 14-15, 12 2014. C. Valencia, A. Calderón, A. Muntané, S. Bechich, R. Oliveró, and C. Segura, "Descripción y fundamentos del spect y el pet en el diagnóstico de la enfermedad cerebrovascular," Journal of the American College of Radiology, vol. 13, no. 1, 2004. J. Rodríguez, A. Maceira, L. Jiménez, E. Pérez, G. Pons, M. García, A. Gayate, and R. Soler, "Recomendaciones para formación, acreditación y uso apropiado de la cardioresonancia magnética," N. Peláez, "Aprendizaje no supervisado y el algoritmo Wake-Sleepen redes neuronales," Pregrado, Universidad tecnológica de la mixteca, 2012. D. Rottke and D. Schulze, "Reconstrucción primaria y secundaria en la tomografía volumétrica digital," vol. 23, pp. 448-453, 7 2010. "Boletín técnico ons," Tech. Rep. 1, Ministerio de salud, 12 2013. A. Cerda, "Principios de la tomografía digital," Revista digital para profesionales de la enseñanza, no. 4, pp. 1-15, 2009. J. Coronel, J. Palacio, and E. Rueda, "Multiple software based 3D modeling protocol for printing anatomical structures," Scielo, no. 35, 2017. X.Wang, V. Mihalef, Z. Qian, V. S, and D. Metaxas, "3D Cardiac motion reconstruction from CT Data and Tagged MRI," 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS - San Diego, California, 2012. "Z-Index parameterization for volumetric CT image reconstruction via 3-D dictionary learning," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, no. 12, 2017. P. Adhi Nugroho, D. Kurnia Basuki, and S. R, 3D Heart image reconstruction and visualization with marching cubes algorithm. Surabaya, Indonesia: Knowledge Creation and Intelligent Computing (KCIC), 2016. A. Ramirez and Y. Gonzales, "SLD253 Módulo de de reconstrucción multiplanar para estudios de tomografía axial computarizada," Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba, 2013. M. Kantarci, C. Duran, I. Durur, F. Alper, O. Onbas, M. Gulbaran, and A. Okur, "Detección de puente miocárdico con TCMD sincronizada con ECG y reconstrucción multiplanar," A Century of Medical Imaging, 2006. L. Mercado, "Procesamiento y reconstrucción tridimensional de estructuras cardiacas a partir de imágenes de TAC," Pregrado, Universidad del Norte, 2018. V. I., Kigka, and et al, "3D reconstruction of coronary arteries and atherosclerotic plaques based on computed tomography angiography images," ScienceDirect . ElSevier, Greece, 2017. C. Manikandtan, S. Resmi, S. Sibi, and R. Rajesh, "Templated marching cubes - A low computation approach to surface rendering," 2013. L. Alvaro, "Análisis del funcionamiento cardíaco mediante redes neuronales," Master's thesis, Universidad Politécnica de Valencia, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, 2020. A. Aftab and S. Abid, "Artifcial intelligence-based techniques for analysis of body cavity fuids: a review," Springer Nature, pp. 1-40, 2021. I. Raudales, "Imágenes diagnósticas: Conceptos y generalidades," pp. 1-9, 6 2014. A. Brady, J. Bello, L. Derchi, M. Fuchsj ager, S. Goergen, G. Krestin, E. Lee, D. Levin, J. Pressacco, V. Rao, J. Slavotinek, J. Visser, R. R Walker, and J. y Brink, "Radiology in the era of value-based healthcare: A multi society expert statement from the acr, car, esr, is3r, ranzcr, and rsna," Journal of the American College of Radiology, 2020. M. Mustra, K. Delac, and M. Grgic, "Overview of the dicom standard," in 2008 50th International Symposium ELMAR, vol. 1, pp. 39-44, 2008. A. Uña, I. de la Torre, and E. Uña, "El estándar dicom y su nivel de implantación en europa," RevistaeSalud, vol. 7, no. 27, pp. 1-11, 2011. W. Sena, J. Trujillo, and J. Rivera, "Descripción del estándar dicom para un acceso confi able a la información de las imágenes médicas," Scientia Et Technica, 2010. "El estándar dicom y su nivel de implantación en europa," Dicomlibrary.com. [Online]. Available: https://www.dicomlibrary.com/dicom/study-structure/. "The medical imaging technology association (mita), a division of nema, serves as the dicom secretariat," [Online]. Available: https://www.dicomstandard.org/. O. Caicedo, C. Aldena, and C. Hernandéz, Resonancia magnética funcional: evolución y avances en clínica, vol. 13. Bogotá, Colombia: Universidad Distrital Fransisco José de Caldas, 3 ed., 2009. C. Valencia, A. Calderón, A. Muntané, S. Bechich, and C. Olivéro, Ruperoand Segura, "Descripción y Fundamentos de la Resonancia Magnética en el Diagnóstico de la Enfermedad Cerebrovascular," Centro Internacional de Medicina Avanzada. Clínica CIMA., 2004. D. Triago, A. Astrudillo, and C. Cordero, "Implementación de un manual técnico de protocolos en resonancia magnética, Hospital Jos´w Carrasco Arteaga," 7 2012. J. Gili, Introducción biofísica a la resonancia magnética en neuroimagen. S. Valbuena, R. Hinojar, and V. Puntmann, "Resonancia magnética cardiovascular en la práctica cardiológica: una guía concisa para la adquisición de imágenes y la interpretación clínica," CrossMark, pp. 203-209, 1 2016. A. Bravo, M. Vera, D. Madriz, J. Contreras, M. Vera, J. Chacón, S. Wilches, M. Graterol, D. Riaño, J. Rojas, and V. Bermúdez, "Resonancia magnética en radiología," 2015. M. Souto, A. Carvalho, P. A. Carlos, and C. E. Rochitte, "Resonancia magnética cardíaca y sus planos anatómicos -¿cómo hago?," Sociedad Brasileira de Cardiología, 6 2009. G. Fernandez, J. Encinas, M. Corral, D. Agueda, F. Castro, and M. Velasco, "¿Cuándo se debe pensar en la RM para valorar el pericardio?," SERAM, 2012. R. Quispe, P. Villablanca, and M. García, "Pericarditis constrictiva: multimodalidad," Revista Colombiana de Cardiología, 6 2019. E. Díaz, Matín, and Sánchez, "Indicaciones e interpretación de pruebas de imagen en las enfermedades pericárdicas," Protocolos de práctica asistencial .Salmanca, p. 4, 2017. J. Otepka, S. Ghuffar, C. Waldhauser, H. Hochreiter, and N. Pfeifer, "Georeferenced point clouds: A survey of features and point cloud management," Geo-Information, 10 2013. A. Flores, "Escaneo 3D en un campo de visión de 360° utilizando la técnica de proyección de franjas y un arreglo de espejos," Master's thesis, Centro de Investigación en Optica, A.C., León Guanajuato, 3 2013. H. Edelsbrunner, D. Kirkpatrink, and R. Seidel, "On the shape of a set of points in the plane," IEEE, vol. 29, no. 4. C. Ruiz and M. Basualdo, "Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones," In: 1st ed. Buenos Aires: Universidad Tecnológica Nacional, p.15, 2001. J. Gelvez, "Redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes en la transcripción automática," Universidad Nacional de Colombia, 7 2019. E. García, "Introducción a las redes neuronales de convolución. aplicación a la visión por ordenador," Master's thesis, Universidad de Zaragoza, 9 2019. B. J. Erickson, P. Kor atis, Z. Akkus, and T. L. Kline, "Machine learning for medical imaging," RadioGraphics, vol. 37, no. 2, pp. 505{515, 2017. PMID: 28212054. M. Eid, J. V. Spearman, M. van Assen, D. De Santis, P. Sahbaee, S. P. Landreth, B. Jacobs, and C. N. De Cecco, Machine Learning and Arti ficial Intelligence in Cardiovascular Imaging, pp. 893-907. Totowa, NJ: Humana Press, 2019. J. Gonzales, "Manual practico de tomografía. tac-tach-tem-tcmd," 2011. OpenCv, "Motion Analysis." https://docs.opencv.org/4.5.2/de/de1/group video motio n.html. J. Santoyo, "Substracción de fondo basado en movimiento," Master's thesis, The school of the thesis, Centro de investigación en matemáticas A.C., 6 2008. OpenCV, "Image Filtering." https://docs.opencv.org/4.5.2/d4/d86/groupimgproclter.htmlga67493776e3ad1a3df63883829375201f. OpenCV, "Structural Analysis and Shape Descriptors." https://docs.opencv.org/4.5.2/d3/dc0/groupimgprocshape.htmlgadf1ad6a0b82947fa1fe3c3d497f260e0. Open3D, "Surface Reconstruction." http://open3d.org/html/tutorial/Advanced/surface reconstruction.html, 2020. C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, "Rethinking the inception architecture for computer vision," CoRR, vol. abs/1512.00567, 2015. P. Adams, "The real-world-weight cross-entropy loss function: Modeling the costs of mislabeling," pp. 1-9, 2017. Deeplearning.ai, "Binary Cross Entropy Loss Function - AI for medical diagnosis." https://www.coursera.org/lecture/ai-for-medical-diagnosis/binary-cross-entropyloss- function-SopDS. S. Ruder, "An overview of gradient descent optimization algorithms," CoRR, vol. abs/ 1609.04747, 2016. G. Caparrós Galán and F. Sendra Portero, "Percepciones de estudiantes de medicina sobre el impacto de la inteligencia artificial en radiología," SERAM, 3 2021. J. Avila, M. Mayer, and V. Quesada, "La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina. I: Introducción antecedentes a la IA y robótica," elsevier, 7 2020. J. Avila, M. Mayer, and V. Quesada, "La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina. II: Importancia actual y aplicaciones prácticas," elsevier, 6 2020. P. Harwood, "Diseño evolutivo de arquitecturas de deep learning para detección de vías de transporte," Master's thesis, Universidad Politécnica de Madrid, 2019. P. Draper, "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification," pp. 1036-1045, Microsoft Research, 2015. S. Contreras and F. De la Rosa, “Aplicación de deep learning en robótica móvil para exploración y reconocimiento de objetos basados en imágenes,” 09 2016. "Utilidad de la reconstrucción tridimensional con tomografía computarizada en traumatología y ortopedia," Revista Española de cirugía osteoarticular, no. 27159, 1992. Y. Cisneros, R. Gonz alez, A. Puente, E. Camue, and Y. Orpesa, "Generación de imágenes tridimensionales: integración de tomografía computarizada y método de los elementos finitos," Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, no. 333, 2014. "Lo básico sobre: redes neuronales artificiales." http://neuronalred.blogspot.com/2008/ 07/neurona-funciones.html, 2008. Y. Huérfano, M. Vera, A. Del Mar, J. Chacón, M. Vera, N. Bautista, M. S. Martínez, J. Rojas, V. Bermúdez, J. Contreras, M. Graterol-Rivas, S. Wilches-Duran, M. Torres, C. Prieto, W. Siguencia, R. Ortiz, M. Aguirre, L. Angarita, M. Cerda, C. Garicano, J. D. Hernández-Ladinde, V. Arias, and Graterol-Silv, "Imagenología médica: Fundamentos y alcance," Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 2016. J. Lafuente and L. Hernandez, "Técnica de la imagen por resonancia magnética," S. Peralta, G. Procopio, M. Spennato, H. Medina, M. Giorgi, and A. Costa, "Revista argentina de cardiología," Producción gráfica y editorial e imprenta, vol. 85, no. 7, 2017. W. Rivas and B. Mazón, Redes neuronales artificiales aplicadas al reconocimiento de patrones. UNIVERSIDAD TÉCNICA DE MACHALA, 2018. P. Castillo, J. Castellano, J. Merelo, and A. Prieto, "Diseño de redes neuronales artificiales mediante algoritmos evolutivos," Iberoamerica de inteligencia artificial , p. 32, 2001. I. Sánchez, "Metodología para la gestión y explotación de datos espaciales obtenidos con sistemas de captura masiva de puntos," Universidad Politécnica de Cataluña, 12 2013. J. Delgado de Bedout, M. E. Sánchez Ramírez, P. Abad Díaz, and V. D. Calvo Betancur, "Técnicas básicas de correspondencia," Medicina & Laboratorio: Programa de Educación Médica Contínua Certificada Universidad de Antioquia, Edimeco, vol. 17, pp. 81-94, 1 2011. A. Mikolajczyk and M. Grochowski, "Data augmentation for improving deep learning in image classification problem," in 2018 International Interdisciplinary PhD Workshop (IIPhDW), pp. 117-122, 2018. |
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Por ello, en el presente trabajo se presenta el diseño y la implementación de un software a nivel académico capaz de realizar la reconstrucción volumétrica del corazón e identificar la posible presencia de pericarditis en un paciente, todo esto haciendo uso de imágenes de diagnóstico médico. Su desarrollo parte con la adquisición de un dataset con imágenes obtenidas mediante el método de resonancia magnética y proporcionadas por el Hospital Militar Central de Bogotá, bajo acuerdo de confidencialidad. A partir de este se implementaron técnicas de detección de movimiento, segmentación de tejidos, filtros de suavizado y el método de reconstrucción de superficies de Poisson para conseguir el modelo tridimensional del corazón más aproximado; así como la adopción de algoritmos de inteligencia artificial basados en redes neuronales convolucionales y modelos pre-entrenados para estimar la presencia de dicha patología.Technological advances are constantly improving their processes in different areas of daily and professional life; an example of this in the field of medicine, would be the diagnostic images obtained by methods such as magnetic resonance, ultrasound, tomography and others, for the identification of various pathologies. These procedures are often long, tedious and require expensive specialized biomedical equipment for analysis. For this reason, this work presents the design and implementation of a software within an academic level capable of performing volumetric reconstruction of the heart and identifying the possible presence of pericarditis in a patient, all this using medical diagnostic images. Its development starts with the acquisition of a dataset with images obtained using the magnetic resonance method and provided by the Central Military Hospital of Bogotá, under a confidentiality agreement. From this they were implemented motion detection techniques, tissue segmentation, smoothing filters and the Poisson surface reconstruction method were implemented to achieve the most approximate three-dimensional model of the heart.Pregradoapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertoSoftware de reconstrucción volumétrica de corazón e identificación de pericarditis a partir de imágenes diagnósticasSoftware of volumetric reconstruction and pericarditis identification using diagnostic imagesINTELIGENCIA ARTIFICIALPERICARDITISPROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENESREALIDAD VIRTUALDiagnostic ImagingArtificial IntelligencePericarditisImágenes diagnósticasInteligencia artificialPericarditisReconstrucción 3D3D ReconstructionTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fIngeniería en MecatrónicaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaJ. Cura, S. Pedraza, A. Gayate, and A. Rovira, Radiología Esencial. Madrid, España: Editorial Medica Panamericana, 2018.D. Treviño, “Generación de imágenes volumétricas de datos biomédicos en tiempo real,” Master’s thesis, Universidad de Zaragoza, 2009.“Visualize point cloud,” Open3D, 2020.R. Mercado, “Propuesta de una taxonomía para la reconstrucción urbana de interiores y exteriores” Master’s thesis, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca, México, 9 2018.K. Fischer, “Introduction to alpha shapes”F. Bernardini, J. Mittleman, H. Rushmeier, C. Silva, and G. Taubin, “The Ball Pivoting Algorithm for Surface Reconstruction,” IEEE, vol. 5, no. 4.C. Ochoa, “Red neuronal artificial en respuesta a predicciones de parámetros de transferencia de masa (pérdida de humedad y ganancia de sólidos) durante la deshidratación osmótica de frutas,” Universidad Nacional de Colombia, 2016.N. Peláez, “Aprendizaje no supervisado y el algoritmo wake-sleep en redes neuronales,” Universidad Tecnológica de la Mixteca, 11 2012.P. D. Heka Ardana, I. G. Made Sudika, K. Astariani, and G. Sumarda, “Application of feed forward backpropagation neural network in monthly rainfall prediction,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, no. 1, 2019.K. Shah, “A quick overview to the transfer learning and it’s significance in real world applications.” https://medium.com/towards-tech-intelligence/a-quick-overview-to-the- transfer-learning-and-its-significance-in-real-world-applications-790fb57debad, 2019.F. Rubio, J. Flores, and J. Puerta, “Optimización de las técnicas de transfer learning para la clasificación de la calidad estética en fotografía,” in Workshop en Deep Learning, pp. 1165–1170, XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial, 10 2018.B. Yum, A. Adelsheimer, R. Tafreshi, R. Hagopian, and J. Kim, “Clinical implications of machine learning, artificial intelligence, and radiomics in cardiac imaging,” Current Treatment Options in Cardiovascular Medicine, vol. 22, p. 48, 10 2020.Matlab, “Tipos de Operaciones Morfológicas.” https://es.mathworks.com/help/images/ morphological-dilation-and -erosion.html.“¿Qué son las reconstrucciones MPR, MIP, MiniP y volumen rendering?,” Sociedad Española de imagen cardiaca, 2020.Matlab, "Tipos de Operaciones Morfológicas." https://es.mathworks.com/help/images/ morphological-dilation-and -erosion.html.Matlab, "Elementos estructurante." https://es.mathworks.com/help/images/structuringelements.html.S. Suzuki and K. Abe, "Topological structural analysis of digitized binary images by border following," Computer vision, graphics, and image processing, no. 30, pp. 32-46.G. Huang, Z. Liu, L. van der Maaten, and K. Q. Weinberger, "Densely connected convolutional networks," 2018.G. Cloud, "Guía avanzada de Inception-V3 para Cloud TPU." https://cloud.google.com/tpu/docs/inception-v3-advanced?hl=es- 419#:~:text=encontrar%20en%20GitHub.-,Introducci%C3%B3n, desarrollaron%20varios%20investigadores%20durante%20a%C3% B1os.A. López Chilet, "Análisis del funcionamiento cardíaco mediante redes neuronales," Master's thesis, Universidad Politècnica de València, Valencia, España, 2020.F. Chollet, "Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions," CoRR, vol. abs/1610.02357, 2016.S. médico, "Bimedis." https://es.bimedis.com/catalog/software-medico-0-112730.Bimedis, "Software médico." https://es.bimedis.com/search/searchitems/equipamientode- radiologia-tomogra a-de-resonancia-magnetica?mtid=0buy=0ps=10ucur=2page =1nsk=mpage=99.R. Restrepo, J. Gutierrez, and J. Soto, Radiología e imágenes diagnósticas. ECOE Ediciones, 3 ed., 2019.P. Adams, "Una visión más clara de la imagenología médica," Boletín del OIEA, vol. 55, pp. 14-15, 12 2014.C. Valencia, A. Calderón, A. Muntané, S. Bechich, R. Oliveró, and C. Segura, "Descripción y fundamentos del spect y el pet en el diagnóstico de la enfermedad cerebrovascular," Journal of the American College of Radiology, vol. 13, no. 1, 2004.J. Rodríguez, A. Maceira, L. Jiménez, E. Pérez, G. Pons, M. García, A. Gayate, and R. Soler, "Recomendaciones para formación, acreditación y uso apropiado de la cardioresonancia magnética,"N. Peláez, "Aprendizaje no supervisado y el algoritmo Wake-Sleepen redes neuronales," Pregrado, Universidad tecnológica de la mixteca, 2012.D. Rottke and D. Schulze, "Reconstrucción primaria y secundaria en la tomografía volumétrica digital," vol. 23, pp. 448-453, 7 2010."Boletín técnico ons," Tech. Rep. 1, Ministerio de salud, 12 2013.A. Cerda, "Principios de la tomografía digital," Revista digital para profesionales de la enseñanza, no. 4, pp. 1-15, 2009.J. Coronel, J. Palacio, and E. Rueda, "Multiple software based 3D modeling protocol for printing anatomical structures," Scielo, no. 35, 2017.X.Wang, V. Mihalef, Z. Qian, V. S, and D. Metaxas, "3D Cardiac motion reconstruction from CT Data and Tagged MRI," 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS - San Diego, California, 2012."Z-Index parameterization for volumetric CT image reconstruction via 3-D dictionary learning," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, no. 12, 2017.P. Adhi Nugroho, D. Kurnia Basuki, and S. R, 3D Heart image reconstruction and visualization with marching cubes algorithm. Surabaya, Indonesia: Knowledge Creation and Intelligent Computing (KCIC), 2016.A. Ramirez and Y. Gonzales, "SLD253 Módulo de de reconstrucción multiplanar para estudios de tomografía axial computarizada," Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba, 2013.M. Kantarci, C. Duran, I. Durur, F. Alper, O. Onbas, M. Gulbaran, and A. Okur, "Detección de puente miocárdico con TCMD sincronizada con ECG y reconstrucción multiplanar," A Century of Medical Imaging, 2006.L. Mercado, "Procesamiento y reconstrucción tridimensional de estructuras cardiacas a partir de imágenes de TAC," Pregrado, Universidad del Norte, 2018.V. I., Kigka, and et al, "3D reconstruction of coronary arteries and atherosclerotic plaques based on computed tomography angiography images," ScienceDirect . ElSevier, Greece, 2017.C. Manikandtan, S. Resmi, S. Sibi, and R. Rajesh, "Templated marching cubes - A low computation approach to surface rendering," 2013.L. Alvaro, "Análisis del funcionamiento cardíaco mediante redes neuronales," Master's thesis, Universidad Politécnica de Valencia, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, 2020.A. Aftab and S. Abid, "Artifcial intelligence-based techniques for analysis of body cavity fuids: a review," Springer Nature, pp. 1-40, 2021.I. Raudales, "Imágenes diagnósticas: Conceptos y generalidades," pp. 1-9, 6 2014.A. Brady, J. Bello, L. Derchi, M. Fuchsj ager, S. Goergen, G. Krestin, E. Lee, D. Levin, J. Pressacco, V. Rao, J. Slavotinek, J. Visser, R. R Walker, and J. y Brink, "Radiology in the era of value-based healthcare: A multi society expert statement from the acr, car, esr, is3r, ranzcr, and rsna," Journal of the American College of Radiology, 2020.M. Mustra, K. Delac, and M. Grgic, "Overview of the dicom standard," in 2008 50th International Symposium ELMAR, vol. 1, pp. 39-44, 2008.A. Uña, I. de la Torre, and E. Uña, "El estándar dicom y su nivel de implantación en europa," RevistaeSalud, vol. 7, no. 27, pp. 1-11, 2011.W. Sena, J. Trujillo, and J. Rivera, "Descripción del estándar dicom para un acceso confi able a la información de las imágenes médicas," Scientia Et Technica, 2010."El estándar dicom y su nivel de implantación en europa," Dicomlibrary.com. [Online]. Available: https://www.dicomlibrary.com/dicom/study-structure/."The medical imaging technology association (mita), a division of nema, serves as the dicom secretariat," [Online]. Available: https://www.dicomstandard.org/.O. Caicedo, C. Aldena, and C. Hernandéz, Resonancia magnética funcional: evolución y avances en clínica, vol. 13. Bogotá, Colombia: Universidad Distrital Fransisco José de Caldas, 3 ed., 2009.C. Valencia, A. Calderón, A. Muntané, S. Bechich, and C. Olivéro, Ruperoand Segura, "Descripción y Fundamentos de la Resonancia Magnética en el Diagnóstico de la Enfermedad Cerebrovascular," Centro Internacional de Medicina Avanzada. Clínica CIMA., 2004.D. Triago, A. Astrudillo, and C. Cordero, "Implementación de un manual técnico de protocolos en resonancia magnética, Hospital Jos´w Carrasco Arteaga," 7 2012.J. Gili, Introducción biofísica a la resonancia magnética en neuroimagen.S. Valbuena, R. Hinojar, and V. Puntmann, "Resonancia magnética cardiovascular en la práctica cardiológica: una guía concisa para la adquisición de imágenes y la interpretación clínica," CrossMark, pp. 203-209, 1 2016.A. Bravo, M. Vera, D. Madriz, J. Contreras, M. Vera, J. Chacón, S. Wilches, M. Graterol, D. Riaño, J. Rojas, and V. Bermúdez, "Resonancia magnética en radiología," 2015.M. Souto, A. Carvalho, P. A. Carlos, and C. E. Rochitte, "Resonancia magnética cardíaca y sus planos anatómicos -¿cómo hago?," Sociedad Brasileira de Cardiología, 6 2009.G. Fernandez, J. Encinas, M. Corral, D. Agueda, F. Castro, and M. Velasco, "¿Cuándo se debe pensar en la RM para valorar el pericardio?," SERAM, 2012.R. Quispe, P. Villablanca, and M. García, "Pericarditis constrictiva: multimodalidad," Revista Colombiana de Cardiología, 6 2019.E. Díaz, Matín, and Sánchez, "Indicaciones e interpretación de pruebas de imagen en las enfermedades pericárdicas," Protocolos de práctica asistencial .Salmanca, p. 4, 2017.J. Otepka, S. Ghuffar, C. Waldhauser, H. Hochreiter, and N. Pfeifer, "Georeferenced point clouds: A survey of features and point cloud management," Geo-Information, 10 2013.A. Flores, "Escaneo 3D en un campo de visión de 360° utilizando la técnica de proyección de franjas y un arreglo de espejos," Master's thesis, Centro de Investigación en Optica, A.C., León Guanajuato, 3 2013.H. Edelsbrunner, D. Kirkpatrink, and R. Seidel, "On the shape of a set of points in the plane," IEEE, vol. 29, no. 4.C. Ruiz and M. Basualdo, "Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones," In: 1st ed. Buenos Aires: Universidad Tecnológica Nacional, p.15, 2001.J. Gelvez, "Redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes en la transcripción automática," Universidad Nacional de Colombia, 7 2019.E. García, "Introducción a las redes neuronales de convolución. aplicación a la visión por ordenador," Master's thesis, Universidad de Zaragoza, 9 2019.B. J. Erickson, P. Kor atis, Z. Akkus, and T. L. Kline, "Machine learning for medical imaging," RadioGraphics, vol. 37, no. 2, pp. 505{515, 2017. PMID: 28212054.M. Eid, J. V. Spearman, M. van Assen, D. De Santis, P. Sahbaee, S. P. Landreth, B. Jacobs, and C. N. De Cecco, Machine Learning and Arti ficial Intelligence in Cardiovascular Imaging, pp. 893-907. Totowa, NJ: Humana Press, 2019.J. Gonzales, "Manual practico de tomografía. tac-tach-tem-tcmd," 2011.OpenCv, "Motion Analysis." https://docs.opencv.org/4.5.2/de/de1/group video motio n.html.J. Santoyo, "Substracción de fondo basado en movimiento," Master's thesis, The school of the thesis, Centro de investigación en matemáticas A.C., 6 2008.OpenCV, "Image Filtering." https://docs.opencv.org/4.5.2/d4/d86/groupimgproclter.htmlga67493776e3ad1a3df63883829375201f.OpenCV, "Structural Analysis and Shape Descriptors." https://docs.opencv.org/4.5.2/d3/dc0/groupimgprocshape.htmlgadf1ad6a0b82947fa1fe3c3d497f260e0.Open3D, "Surface Reconstruction." http://open3d.org/html/tutorial/Advanced/surface reconstruction.html, 2020.C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, "Rethinking the inception architecture for computer vision," CoRR, vol. abs/1512.00567, 2015.P. Adams, "The real-world-weight cross-entropy loss function: Modeling the costs of mislabeling," pp. 1-9, 2017.Deeplearning.ai, "Binary Cross Entropy Loss Function - AI for medical diagnosis." https://www.coursera.org/lecture/ai-for-medical-diagnosis/binary-cross-entropyloss- function-SopDS.S. Ruder, "An overview of gradient descent optimization algorithms," CoRR, vol. abs/ 1609.04747, 2016.G. Caparrós Galán and F. Sendra Portero, "Percepciones de estudiantes de medicina sobre el impacto de la inteligencia artificial en radiología," SERAM, 3 2021.J. Avila, M. Mayer, and V. Quesada, "La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina. I: Introducción antecedentes a la IA y robótica," elsevier, 7 2020.J. Avila, M. Mayer, and V. Quesada, "La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina. II: Importancia actual y aplicaciones prácticas," elsevier, 6 2020.P. Harwood, "Diseño evolutivo de arquitecturas de deep learning para detección de vías de transporte," Master's thesis, Universidad Politécnica de Madrid, 2019.P. Draper, "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification," pp. 1036-1045, Microsoft Research, 2015.S. Contreras and F. De la Rosa, “Aplicación de deep learning en robótica móvil para exploración y reconocimiento de objetos basados en imágenes,” 09 2016."Utilidad de la reconstrucción tridimensional con tomografía computarizada en traumatología y ortopedia," Revista Española de cirugía osteoarticular, no. 27159, 1992.Y. Cisneros, R. Gonz alez, A. Puente, E. Camue, and Y. Orpesa, "Generación de imágenes tridimensionales: integración de tomografía computarizada y método de los elementos finitos," Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, no. 333, 2014."Lo básico sobre: redes neuronales artificiales." http://neuronalred.blogspot.com/2008/ 07/neurona-funciones.html, 2008.Y. Huérfano, M. Vera, A. Del Mar, J. Chacón, M. Vera, N. Bautista, M. S. Martínez, J. Rojas, V. Bermúdez, J. Contreras, M. Graterol-Rivas, S. Wilches-Duran, M. Torres, C. Prieto, W. Siguencia, R. Ortiz, M. Aguirre, L. Angarita, M. Cerda, C. Garicano, J. D. Hernández-Ladinde, V. Arias, and Graterol-Silv, "Imagenología médica: Fundamentos y alcance," Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 2016.J. Lafuente and L. Hernandez, "Técnica de la imagen por resonancia magnética,"S. Peralta, G. Procopio, M. Spennato, H. Medina, M. Giorgi, and A. Costa, "Revista argentina de cardiología," Producción gráfica y editorial e imprenta, vol. 85, no. 7, 2017.W. Rivas and B. Mazón, Redes neuronales artificiales aplicadas al reconocimiento de patrones. UNIVERSIDAD TÉCNICA DE MACHALA, 2018.P. Castillo, J. Castellano, J. Merelo, and A. Prieto, "Diseño de redes neuronales artificiales mediante algoritmos evolutivos," Iberoamerica de inteligencia artificial , p. 32, 2001.I. Sánchez, "Metodología para la gestión y explotación de datos espaciales obtenidos con sistemas de captura masiva de puntos," Universidad Politécnica de Cataluña, 12 2013.J. Delgado de Bedout, M. E. Sánchez Ramírez, P. Abad Díaz, and V. D. Calvo Betancur, "Técnicas básicas de correspondencia," Medicina & Laboratorio: Programa de Educación Médica Contínua Certificada Universidad de Antioquia, Edimeco, vol. 17, pp. 81-94, 1 2011.A. Mikolajczyk and M. Grochowski, "Data augmentation for improving deep learning in image classification problem," in 2018 International Interdisciplinary PhD Workshop (IIPhDW), pp. 117-122, 2018.Calle 100ORIGINALBernaTorresJuanSebastian-AcostaCuéllarAlejandraValentina2021.pdfBernaTorresJuanSebastian-AcostaCuéllarAlejandraValentina2021.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf10055686http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/39244/1/BernaTorresJuanSebastian-AcostaCu%c3%a9llarAlejandraValentina2021.pdf2f6fb41c4bdb173a6a5ce891e3e4df95MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83420http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/39244/2/license.txta609d7e369577f685ce98c66b903b91bMD52THUMBNAILBernaTorresJuanSebastian-AcostaCuéllarAlejandraValentina2021.pdf.jpgBernaTorresJuanSebastian-AcostaCuéllarAlejandraValentina2021.pdf.jpgIM 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