Herramienta de procesamiento de imágenes médicas de tomografía cerebral para localización y análisis de tejido afectado por ataque cerebrovascular que permita su cuantificación en 3d

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dc.contributor.advisorBarrero, Jaime
dc.contributor.authorGarcía Pedraza, Johnny Alexander
dc.contributor.authorChang Vera, Gabriel Alberto
dc.date.accessioned2024-03-03T17:31:14Z
dc.date.available2009
dc.date.available2024-03-03T17:31:14Z
dc.date.created2009
dc.date.issued2009
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta el desarrollo de una herramienta de procesamiento que permite la segmentación de tejido afectado, basado en el método de crecimiento de regiones, cuantificación de área, volumen y generación de superficies tridimensionales. La segmentación se aplica directamente sobre cada imagen digital bidimensional y su objetivo es construir la anomalía para ser observada en forma tridimensional a partir de los cortes que pueden ser axiales, sagitales, coronales. El algoritmo es simple y flexible, se trata de un proceso semiautomático, pues comienza con una selección de un punto inicial o semilla y uno o más puntos de frontera por parte del usuario, a partir de la información obtenida de estos, se inicia el proceso automático de crecimiento de la región o las regiones de interés y una posterior generación de la superficie correspondiente cuando el usuario así lo requiera. También se entrega la opción de visualizar solo el contorno superficial de la cabeza sin necesidad de una segmentación previa, con el fin de obtener una idea preliminar de la ubicación del estudio. Los resultados obtenidos son satisfactorios, aún ante la presencia de ruido y variaciones de intensidad en la imagen, además se controla la posibilidad de desbordes por conexiones delgadas hacia otras regiones vecinas, pudiéndose repetir cada segmentación hasta que el resultado sea enteramente satisfactorio para el usuario. Igualmente se implementan ajustes manuales tanto en la visualización tridimensional (nivel de interpolación, total de cortes a visualizar), los mapas para comparar con la región afectada (se puede encontrar en forma manual y automática el mapa que mejor represente la ubicación del corte tomográfico y también la posibilidad de agregar nuevos mapas cerebrales), la cuantificación tanto de área individual como el volumen, que permite al usuario tener entero control sobre los resultados, lo cual hace más confiables los mismos.
dc.description.abstractenglishThis paper presents a processing tool development that allows the segmentation tissue by cerebro-vascular attacks based on region grows method, area quantification, volume and generation of three-dimensional surfaces. Segmentation is applied directly on each twodimensional digital image and its goal is to construct the anomaly to be observed in threedimensional shape from the cuts can be axial, sagittal, coronal. The algorithm is flexible; the process is semiautomatic, because it starts with a seed selection or a starting point and one or more boundary points by the user, then based on information obtained from these, the automatic growth process of the region or regions of interest begins then and a subsequent generation of the corresponding area when the user requires is done. It also has the option of visualization the surface contour of the head without a prior segmentation, in order to obtain a preliminary idea of the study location. The results are satisfactory, even in the presence of noise and intensity variations in the image, it also controls the possibility of flooding by thin connections to other neighboring regions and each segment can be repeated until the result is entirely satisfactory to the user. Manual settings are also implemented in the three-dimensional visualization (level interpolation, total slices to visualize), maps to compare with the strained tissue region (you can find in manual and automatic map that best represents the location of the tomographic slice also the possibility to add new maps brain), the quantification of both the individual area and the volume, which allows the user to have full control over the results, which makes them more reliable.
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/20.500.14071/22200
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.subjectAtaque cerebro-vascular
dc.subjectImágenes médicas
dc.subjectSegmentación de Imágenes
dc.subjectTomografía Computarizada
dc.subjectVisualización tridimensional.
dc.subject.keywordCerebro-vascular attack
dc.subject.keywordComputed Tomography
dc.subject.keywordImage segmentation
dc.subject.keywordMedical imaging
dc.subject.keywordThree-dimensional visualization.
dc.titleHerramienta de procesamiento de imágenes médicas de tomografía cerebral para localización y análisis de tejido afectado por ataque cerebrovascular que permita su cuantificación en 3d
dc.title.englishMedical image processing tool of cerebral tomography for location and analysis of strained tissue by cerebro-vascular attacks for quantification in 3D4
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
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