Modelo computacional para caracterización de células endocervicales

Simple item page
dc.contributor.advisorMendoza Castellanos, Alfonso
dc.contributor.advisorAlvarez Ojeda, Olga Mercedes
dc.contributor.advisorGarcia Ayala, Ernesto
dc.contributor.authorMartínez Abaunza, Víctor Eduardo
dc.date.accessioned2024-03-03T16:32:48Z
dc.date.available2007
dc.date.available2024-03-03T16:32:48Z
dc.date.created2007
dc.date.issued2007
dc.description.abstractEl presente proyecto continúa el trabajo realizado por el Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica (GIIB), en la línea de tratamiento de imágenes médicas, orientada a la construcción de aplicaciones para la detección precoz de cáncer de cuello uterino. La investigación ha sido enfocada principalmente en la caracterización y detección de lesiones glandulares, dado que éstas han mostrado un aumento sensible en la tasas de incidencia. El progreso de las herramientas informáticas para la identificación de células afectadas por lesiones neoplásicas abre la posibilidad de lograr un diagnóstico más exacto y con mayor prontitud. Lo que ha llevado a que el GIIB tenga como objetivo desarrollar una herramienta software que pueda ser utilizada en la región y que apoye la clasificación de los hallazgos encontrados en una citología cérvico uterina. El desarrollo de la aplicación software fue soportado por una conjunción entre la metodología clásica del procesamiento digital de imágenes y el proceso unificado de desarrollo de software. Se determinaron los parámetros correspondientes a los criterios expuestos en el Sistema Bethesda para los estados de las células endocervicales. Se recomienda que la continuidad de la investigación se dé en el análisis de campos que contengan un gran número de células y el uso de arquitectura en paralelo para la construcción de algoritmos más robustos.
dc.description.abstractenglishThis project continues the work done by Biomedical Engineering Research Group (GIIB), in medical and digital image processing area; focus on building of applications for cervical cancer early detection. Research has been developed in characterization and recognition of glandular lesions, due to this has been shown a sensitive growing on incidence rates. Informatics tools advancing for neoplasical lesions cells identification is the possibility to obtain an accurate and faster diagnosis. It has motivated to GIIB to build a software tool that can be use in the local region, and that supports finding classification discovered on cervical smear cytology. Software development process was supported between classical methodology for digital image processing and rational unified process. It was found endocervical cells criteria according to Bethesda system classification. It's recommended that research continuance is on grater field analysis, with a large cells number, and distributed architecture for parallel algorithms
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Sistemas e Informática
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/20.500.14071/19718
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
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.subjectTratamiento Digital de Imágenes
dc.subjectMorfología Matemática
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subjectCitología Cérvico Uterina
dc.subjectCélulas Endocervicales
dc.subjectCélulas Glandulares Atípicas
dc.subject.keywordDigital Image Processing
dc.subject.keywordMathematical Morphology
dc.subject.keywordArtificial Neural Networks
dc.subject.keywordCervical Smear Cytology
dc.subject.keywordEndocervical Cells
dc.subject.keywordAtypical Glandular Cells
dc.titleModelo computacional para caracterización de células endocervicales
dc.title.englishComputational model for endocervical cells charaterization.*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
7.27 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
1.12 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Maestría en Ingeniería de Sistemas e Informática