Interfaz gráfica para la automatización del filtro de difusión anisotrópica en imágenes ecográficas

El presente trabajo de grado tuvo como propósito desarrollar una interfaz gráfica (GUI) para automatizar el filtro de difusión anisotrópica en imágenes de ultrasonido mamarias. Dicha estrategia está basada en la subdivisión de la imagen de entrada en pequeñas regiones homogéneas, de las cuales es el...

Full description

Autores:
Gómez Sánchez, Deyson
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Tecnológica de Bolívar
Repositorio:
Repositorio Institucional UTB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/13884
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12585/13884
https://utb.alma.exlibrisgroup.com/discovery/delivery/57UTB_INST:57UTB_INST/1239277010005731
Palabra clave:
Interfases graficas con el usuario (sistemas para computador)
Visión por computador
Ultrasonido en medicina
Python (lenguaje de programación para computadores)
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:El presente trabajo de grado tuvo como propósito desarrollar una interfaz gráfica (GUI) para automatizar el filtro de difusión anisotrópica en imágenes de ultrasonido mamarias. Dicha estrategia está basada en la subdivisión de la imagen de entrada en pequeñas regiones homogéneas, de las cuales es elegida la más idónea para el filtrado analizando el coeficiente de difusión anisotrópica. Lo anterior permite mejorar la calidad de una o varias imágenes generando una disminución de los niveles de ruido, mejorando el contraste y realzando los bordes; para así agilizar la tarea de preprocesamiento para aplicaciones de segmentación y/o clasificación o también para proveer imágenes de mejor la calidad a los profesionales de la salud. Las imágenes ecográficas utilizadas para el estudio fueron proveídas por Aly Fahmy et.al, y se usó el entorno de programación de Python, Spyder, para el procesamiento de estas y el desarrollo de la interfaz. Los resultados de esta investigación evaluados en términos de mejoría de la relación señal a ruido antes y después del filtrado, sugieren que la estrategia de automatización ligada a la interfaz propuesta puede ser implementado eficientemente incluso en imágenes que presentan grandes niveles de sombra acústica, lo cual ayuda en el proceso de automatización del filtro y mejora de la calidad de la imagen.