Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Barrero, JaimeGarcía Pedraza, Johnny AlexanderChang Vera, Gabriel Alberto2024-03-0320092024-03-0320092009https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22200En 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.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Ataque cerebro-vascularImágenes médicasSegmentación de ImágenesTomografía ComputarizadaVisualización tridimensional.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCerebro-vascular attackComputed TomographyImage segmentationMedical imagingThree-dimensional visualization.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)