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Design of pectoral muscle segmentation algorihm in mammography based on morphological operations

dc.contributor.advisorPertuz Arroyo, Said David
dc.contributor.authorDiaz Patiño, Juan Sebastián
dc.date.accessioned2024-03-04T01:11:52Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:11:52Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractSistemas de detección y diagnóstico asistidos por computadora han demostrado ser útiles en el diagnóstico precoz del cáncer de mama. En el caso de proyecciones de mamografía oblicua medio lateral, la visibilidad del músculo pectoral afecta el rendimiento del diagnóstico. La segmentación de esta estructura mamaria es entonces una de las principales tarea para un diagnóstico eficaz. Basado en la hipótesis de que el músculo y el tejido mamario denso tienen los mismos niveles de radio densidad, en este trabajo propusimos una segmentación método basado en operaciones morfológicas. Se realizaron experimentos en 210 imágenes del conjunto de datos INBreast disponible públicamente donde las segmentaciones obtenidas se comparan con referencias anotadas manualmente obtenidas de lectores experimentados. Los resultados obtenidos sugieren que el método propuesto funciona a la par con el estado de los métodos, al tiempo que reduce el número de segmentaciones fallidas.
dc.description.abstractenglishComputeraided diagnostic and detection systems have proven to be helpful in the early diagnosis of breast cancer. In the case of mediolateral oblique mammography projections, the visibility of pectoral muscle affects the performance of the diagnosis. Segmentation of this breast structure is then a major task for an effective diagnosis. Based on the hypothesis that the muscle and the dense breast tissue have the same radiodensity levels, in this work we proposed a segmentation method based on morphological operations. Experiments were performed on 210 images of the publicly available INBreast dataset where the obtained segmentations are compared with manually annotated references obtained from experienced readers. Obtained results suggest that the proposed method performs on par with state of the methods, while reducing the number of failed segmentations
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40965
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectCad
dc.subjectRoi
dc.subjectSegmentación
dc.subjectMamografía.
dc.subject.keywordCad
dc.subject.keywordRoi
dc.subject.keywordSegmentation
dc.subject.keywordMammography.
dc.titleDesign of pectoral muscle segmentation algorihm in mammography based on morphological operations
dc.title.englishDesign of pectoral muscle segmentation algorithm in mammography based on morphological operations *
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

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