Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida
Mediante el presente trabajo se pretende desarrollar una interface gráfica de usuario (GUI) que puede ser útil en la detección automática de tumores cerebrales considerando imágenes tridimensionales de tomografía computarizada. Para ello, se efectúa un proceso de diseño, implementación, entonación y...
- Autores:
-
Hoyos Chacón, Diego Fernando
Arias García, Yeni Sulay
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Simón Bolívar
- Repositorio:
- Repositorio Digital USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/6482
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12442/6482
- Palabra clave:
- Tomografía computarizada
Tumor cerebral
Glioblastoma
Técnica computacional inteligente
Segmentación
- Rights
- restrictedAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
| id |
USIMONBOL2_ea0ba6ad7c9b0eb97a311828d67783db |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/6482 |
| network_acronym_str |
USIMONBOL2 |
| network_name_str |
Repositorio Digital USB |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| title |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| spellingShingle |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida Tomografía computarizada Tumor cerebral Glioblastoma Técnica computacional inteligente Segmentación |
| title_short |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| title_full |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| title_fullStr |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| title_full_unstemmed |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| title_sort |
Detección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbrida |
| dc.creator.fl_str_mv |
Hoyos Chacón, Diego Fernando Arias García, Yeni Sulay |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Sáenz Peña, Frank Hernando |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Hoyos Chacón, Diego Fernando Arias García, Yeni Sulay |
| dc.subject.spa.fl_str_mv |
Tomografía computarizada Tumor cerebral Glioblastoma Técnica computacional inteligente Segmentación |
| topic |
Tomografía computarizada Tumor cerebral Glioblastoma Técnica computacional inteligente Segmentación |
| description |
Mediante el presente trabajo se pretende desarrollar una interface gráfica de usuario (GUI) que puede ser útil en la detección automática de tumores cerebrales considerando imágenes tridimensionales de tomografía computarizada. Para ello, se efectúa un proceso de diseño, implementación, entonación y validación de algoritmos computacionales que permiten abordar los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste que exhiben las mencionadas imágenes. La estructura del trabajo a desarrollar es la siguiente: En el capítulo uno se presenta el problema, estructurado mediante el planteamiento y la formulación del problema. En el segundo capítulo se desarrolla el marco teórico el cual contempla los antecedentes que se registran en la literatura especializada y las bases teóricas relativas a: generalidades acerca del cerebro, patologías cerebrales quirúrgicas, técnicas de filtrado y métodos de segmentación. Por otra parte, mediante el capítulo tres se aborda el proceso metodológico que se tiene previsto desarrollar en el contexto de las asignaturas Investigación Formativa II y III. En ese marco metodológico se incluye la descripción del uso de ciertas métricas las cuales permitirán establecer la calidad de desempeño de la técnica computacional hibrida propuesta mediante la presente investigación. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-09-11T20:33:55Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-09-11T20:33:55Z |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32 |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.spa.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - pregrado |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12442/6482 |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12442/6482 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.*.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_16ec |
| 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/restrictedAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_16ec |
| eu_rights_str_mv |
restrictedAccess |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Ediciones Universidad Simón Bolívar Facultad de Ingenierías |
| institution |
Universidad Simón Bolívar |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/fcb06253-50e1-444b-b5c2-97831f2c2a36/download https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/8119b85e-5c5c-4b13-b9d7-0baf02846f3a/download https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/5a38f1b7-43d4-4a2d-acba-eedddc6189bb/download https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/fd21ccac-1162-49c6-b688-0433a1bfde22/download https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/a9eee276-9d16-4a6c-abae-8b575636d21b/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
7fead824eda377db8c88f3cd68a5e767 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677c 6adf5b2ebf6915c801725d2d749f5ae4 48b3884736976fde4fc1db3ee82311aa |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital Universidad Simón Bolívar |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio.digital@unisimon.edu.co |
| _version_ |
1814076158827823104 |
| spelling |
Sáenz Peña, Frank HernandoHoyos Chacón, Diego Fernando853a74f9-d835-449a-a18f-8632f0083d07Arias García, Yeni Sulay861068e9-06ca-458c-90c2-bc3272c3a3d72020-09-11T20:33:55Z2020-09-11T20:33:55Z2018https://hdl.handle.net/20.500.12442/6482Mediante el presente trabajo se pretende desarrollar una interface gráfica de usuario (GUI) que puede ser útil en la detección automática de tumores cerebrales considerando imágenes tridimensionales de tomografía computarizada. Para ello, se efectúa un proceso de diseño, implementación, entonación y validación de algoritmos computacionales que permiten abordar los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste que exhiben las mencionadas imágenes. La estructura del trabajo a desarrollar es la siguiente: En el capítulo uno se presenta el problema, estructurado mediante el planteamiento y la formulación del problema. En el segundo capítulo se desarrolla el marco teórico el cual contempla los antecedentes que se registran en la literatura especializada y las bases teóricas relativas a: generalidades acerca del cerebro, patologías cerebrales quirúrgicas, técnicas de filtrado y métodos de segmentación. Por otra parte, mediante el capítulo tres se aborda el proceso metodológico que se tiene previsto desarrollar en el contexto de las asignaturas Investigación Formativa II y III. En ese marco metodológico se incluye la descripción del uso de ciertas métricas las cuales permitirán establecer la calidad de desempeño de la técnica computacional hibrida propuesta mediante la presente investigación.pdfspaEdiciones Universidad Simón BolívarFacultad de IngenieríasAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/restrictedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecTomografía computarizadaTumor cerebralGlioblastomaTécnica computacional inteligenteSegmentaciónDetección de tumores cerebrales, a partir de neuroimágenes, utilizando una técnica computacional híbridainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado - pregradohttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fArias, F. (2012). El proyecto de investigación. En Introducción a la metodología científica. Caracas: Episteme.Auñon, J. (2015). Segmentación de subestructuras corticales del cerebro humano desde imágenes T1-MR. . Tesis de Pregrado, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid- España.Bilbao, A. (2007). Daño cerebral adquirido: guía práctica para familiares. . Centro Estatal de Atención al Daño Cerebral - CEADAC , Federación Española de Daño Cerebral., Madrid, España.Fernández M., M. (2010). Neuralogia. Médica Panamericana. . México.Garcia , E., Faber , T., Galt , J., Cooke, C., & Folks , R. (2000). Advances in nuclear emission pet and spect imaging. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine , 19(5), 21-33.Greenberg, M. (2013). Manual de Neurocirugia. Ediciones Journal.Huérfano , Y., Vera , M., Del Mar, A., Chacón , J., Vera, M., Bautista, N., . . . Bravo, A. (2016). Imagenologia médica: Fundamentos y alcance. Archivos Venezolanos de Terapéutica y Farmacología.Huérfano, Y. (2017). Segmentación de estructuras del corazón derecho en imágenes de tomografía computarizada cardiaca. Tesis de Maestría, Universidad Nacional Experimental del Táchira, Tachira- Venezuela.Lobato, I. (2013). Entorno para segmentación de imágenes por resonancia magnética cerebrales. Tesis de Pregrado, Universidad de Barcelona, Barcelona-España. Obtenido de http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/48276/2/memoria.pdfLongo , D., Fauci , A., Kasper, D., Hauser , S., & Jameson , H. (2012). Principios de Medicina Interna. México: Mc Graw Hill.Mitchell , J., Van Gestel , T., & De Brabanter, J. (2002). Least Squares Support Vector Machines. World Scientific PublishingPassarielo , G., & Mora , F. (1995). Imágenes Médicas, Adquisición, Análisis, Procesamiento e Interpretación. . Equinoccio Universidad Simón Bolivar, Venezuela.Thews , G., Mutschler, E., & Vaupel , P. (1983). Anatomía, fisiología y patofisiologia del hombre. Barcelona.Vera , M., Huérfano , Y., Contreras , J., Del Mar, A., Rodriguez , J., Bautista , N., . . . Bermudez, V. , V. (2017). Segmentación automática de la arteria aorta ascendente y la válvula aórtica en imágenes de tomografía computarizada cardiaca. En Latinoamericana de hipertensión (2 ed., Vol. 12, págs. 70-78).Vera, M. (2014). Segmentación de estructuras cardiacas en imágenes de tomografía computarizada multi-corte. Tesis de Doctorado, Universidad de los Andes, Mérida- Venezuela.Chapman, S. (2004). MATLAB Programming for Engineers. Thomson.Coupé , P., Yger , P., Prima , S., Hellier, P., Kervrann , C., & Barillot, C. (2008). An optimized blockwise nonlocal means denoising filter for 3-D magnetic resonance images. . En IEEE Transactions on Medical Imaging (4 ed., Vol. 27, págs. 425-441).Dice , L. (1945). Measures of the amount of ecologic association between species. En Ecology (3 ed., Vol. 26, págs. 297-302).Ellenbogen , R., Abduirauf , S., & Sekhar, L. (2016). Neurocirugia Fundamentos.Gordon , R., Bender, R., & Herman, G. (1970). Algebraic reconstruction techniques (ART) for three dimensional electron microscopy and X-ray photography . Journal of Theoretical Biology, 9, págs. 471-482.Gore, J., & Orr, J. (1979). Image formation by back–projection: A reappraisal. En Physics in Medicine and Biology (4 ed., Vol. 24, págs. 793-801).Gunn, S. (1998). Support vector machines for classification and regression. Reporte Técnico Hampshire, Southampton University, England.Haralick , R., & Shapiro, L. (1992). Computer and Robot Vision. En Addison–Wesley. USA.Johnson , H., McCormick, M., & Ibáñez, L. (2009). Insight Software Consortium. Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK). Obtenido de http://www.itk.org/, 3 ed. Updated for ITK version 4.5.Kalender , W. (2000). Computed Tomography: Fundamentals, System Technology, Image Quality, Applications. Publicis MCD Verlag,.Keihaninejad , S., Heckemann , R., Fagiolo , G., Symms , M., Hajnal , J., & Hammers, A. (2010). The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. A robust method to estimate the intracranial volume across MRI field strengths (1.5t and 3t). (Vol. 50).Lange, K., & Carson, R. (1984). EM reconstruction algorithms for emission and transmission tomography. Journal of Computed Assisted Tomography , 3, págs. 306–316.Leung , K., Barnes , J., Modat , M., Ridgwat , G., Bartlett , J., & Fox , N. (2011). The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Brainmaps: An automated, accurate and robust brain extraction technique using a template library. NeuroImage (Vol. 55).Macovski , A., Pauly, J., Schenck , J., Kwong, K., Chesler , D., Hu, X., . . . Olly, S. (s.f.). Magnetic resonance imaging. En In The Biomedical Engineering Handbook (Second Edition ed., Vol. 1, págs. 1174-1215). Bronzino, CRC Press LLC: Ed. Boca Raton:.Meijering, H. (2000). Image en hancement in digital X ray angiography. Tesis de Doctorado, Utrecht University, Netherlands.Mitchell , T. (1997). Machine Learning. New York: McGraw-Hill.Mukhopadhyay, S., & Chanda, B. (2000). A multiscale morphological approach to local contrast enhancement. Signal Processing, 80(4), 685-696.Osuna , E., Freund , R., & Girosi, F. (1997). Training support vector machines: an application to face detection. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR ’97),, (págs. 130-136). San Juan, Puerto Rico.Pratt, W. (2007). Digital Image Processing. USA: John Wiley & Sons Inc.Reba, R. (1993). Nuclear medicine. The Journal of the American Medical Association, 270(2), 230-233.Rivest , J., Soille , P., & Beucher, S. (1993). Morphological gradients. En Electronic Imaging (4 ed., Vol. 2, págs. 326-336).Scholkopf , B., & Smola, A. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. . Cambridge, MA., USA: The MIT Press.Schroeder, W., Martin, K., & Lorensen, B. (2001). The Visualization Toolkit, an Object- Oriented Approach to 3D Graphics. USA: Prentice Hall.Serra, J. (1982). Image Analysis Using Mathematical Morphology. Academic Press.Stroustrup, B. (2000). The C++ Programming Language. . Addison–Wesley.Termenón, M., & Graña , M. (2011). A two stage sequential ensemble applied to the classification of Alzheimer's Disease based on MRI features. . Neural Processing Letters , 35(1), 1-12.Vapnik , V. (1998). Statistical Learning Theory. . En John Wiley & Sons. New York.Whitaker, R. (1998). A level-set approach to 3–D reconstruction from range data. En Computer Vision (3 ed., Vol. 29, págs. 203-231).Yu , Z., Wei, G., Zhen , C., Jing , T., & Ling, L. (2005). Medical images edge detection based on mathematical morphology. 27th Annual Conference, Shanghai China.Zhu, H., & Rohwer, R. (1996). No free lunch for cross-validation. En Neural Computation (Vol. 8, págs. 1421-1426).Sede CúcutaIngeniería de SistemasORIGINALPDF.pdfPDF.pdfPDFapplication/pdf1380159https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/fcb06253-50e1-444b-b5c2-97831f2c2a36/download7fead824eda377db8c88f3cd68a5e767MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/8119b85e-5c5c-4b13-b9d7-0baf02846f3a/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83000https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/5a38f1b7-43d4-4a2d-acba-eedddc6189bb/download2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677cMD54TEXTPDF.pdf.txtPDF.pdf.txtExtracted texttext/plain112535https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/fd21ccac-1162-49c6-b688-0433a1bfde22/download6adf5b2ebf6915c801725d2d749f5ae4MD55THUMBNAILPDF.pdf.jpgPDF.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1480https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/a9eee276-9d16-4a6c-abae-8b575636d21b/download48b3884736976fde4fc1db3ee82311aaMD5620.500.12442/6482oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/64822024-08-14 21:54:15.952http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalrestrictedhttps://bonga.unisimon.edu.coRepositorio Digital Universidad Simón Bolívarrepositorio.digital@unisimon.edu.co |