�ݺ�ߣshows by User: AileenQuintana

�ݺ�ߣshows by User: AileenQuintana / http://www.slideshare.net/images/logo.gif �ݺ�ߣshows by User: AileenQuintana / Fri, 01 Jan 2016 18:57:30 GMT �ݺ�ߣShare feed for �ݺ�ߣshows by User: AileenQuintana Deformable models (snakes) for fractal analysis of brain tumors on T2 weighted images /slideshow/deformable-models-snakes-for-fractal-analysis-of-brain-tumors-on-t2-weighted-images/56593545 deformablemodelssnakesforfractalanalysisofbraintumorsont2-weightedimages-160101185730
Premature detection and classification for a disease process, is one of the most important objectives for a physician. In reference to the brain, MRI can detect abnormal structures from the early stages of development, showing the morphological characteristics of neoplasic tissue, specifically the presence of rugosity or irregularities on its boundaries. The main goal in this work is to employ the rugosity on the boundary of the lesion to classify a mass as belonging to any of the two kinds of lesions (benign or malign) present in T2-weighted MRI images of the brain. To reach this goal, tumor image is segmented and a deformable model (snake) is adapted to the boundary of the lesion. The energy density functional obtained from the deformable model is analyzed as an artificial time series to determine fractal correlation dimension. Also the fractal capacity dimension was calculated on the same model. To validate the proposed methodology, it was applied to a significant number of images with different types of lesions to establish a reliable classification method.]]>
Premature detection and classification for a disease process, is one of the most important objectives for a physician. In reference to the brain, MRI can detect abnormal structures from the early stages of development, showing the morphological characteristics of neoplasic tissue, specifically the presence of rugosity or irregularities on its boundaries. The main goal in this work is to employ the rugosity on the boundary of the lesion to classify a mass as belonging to any of the two kinds of lesions (benign or malign) present in T2-weighted MRI images of the brain. To reach this goal, tumor image is segmented and a deformable model (snake) is adapted to the boundary of the lesion. The energy density functional obtained from the deformable model is analyzed as an artificial time series to determine fractal correlation dimension. Also the fractal capacity dimension was calculated on the same model. To validate the proposed methodology, it was applied to a significant number of images with different types of lesions to establish a reliable classification method.]]> Fri, 01 Jan 2016 18:57:30 GMT /slideshow/deformable-models-snakes-for-fractal-analysis-of-brain-tumors-on-t2-weighted-images/56593545 AileenQuintana@slideshare.net(AileenQuintana) Deformable models (snakes) for fractal analysis of brain tumors on T2 weighted images AileenQuintana Premature detection and classification for a disease process, is one of the most important objectives for a physician. In reference to the brain, MRI can detect abnormal structures from the early stages of development, showing the morphological characteristics of neoplasic tissue, specifically the presence of rugosity or irregularities on its boundaries. The main goal in this work is to employ the rugosity on the boundary of the lesion to classify a mass as belonging to any of the two kinds of lesions (benign or malign) present in T2-weighted MRI images of the brain. To reach this goal, tumor image is segmented and a deformable model (snake) is adapted to the boundary of the lesion. The energy density functional obtained from the deformable model is analyzed as an artificial time series to determine fractal correlation dimension. Also the fractal capacity dimension was calculated on the same model. To validate the proposed methodology, it was applied to a significant number of images with different types of lesions to establish a reliable classification method. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/deformablemodelssnakesforfractalanalysisofbraintumorsont2-weightedimages-160101185730-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Premature detection and classification for a disease process, is one of the most important objectives for a physician. In reference to the brain, MRI can detect abnormal structures from the early stages of development, showing the morphological characteristics of neoplasic tissue, specifically the presence of rugosity or irregularities on its boundaries. The main goal in this work is to employ the rugosity on the boundary of the lesion to classify a mass as belonging to any of the two kinds of lesions (benign or malign) present in T2-weighted MRI images of the brain. To reach this goal, tumor image is segmented and a deformable model (snake) is adapted to the boundary of the lesion. The energy density functional obtained from the deformable model is analyzed as an artificial time series to determine fractal correlation dimension. Also the fractal capacity dimension was calculated on the same model. To validate the proposed methodology, it was applied to a significant number of images with different types of lesions to establish a reliable classification method.

Deformable models (snakes) for fractal analysis of brain tumors on T2 weighted images from Aileen Quintana

]]> 175 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/deformablemodelssnakesforfractalanalysisofbraintumorsont2-weightedimages-160101185730-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted

0 Herramientas Básicas de Morfología Matemática https://es.slideshare.net/AileenQuintana/operaciones-morfolgicas opmorfologicas-160101082125
Operaciones Morfológica, Básico.]]>
Operaciones Morfológica, Básico.]]> Fri, 01 Jan 2016 08:21:25 GMT https://es.slideshare.net/AileenQuintana/operaciones-morfolgicas AileenQuintana@slideshare.net(AileenQuintana) Herramientas Básicas de Morfología Matemática AileenQuintana Operaciones Morfológica, Básico. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opmorfologicas-160101082125-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Operaciones Morfológica, Básico.

from Aileen Quintana

]]> 750 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opmorfologicas-160101082125-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted

0 Diseño, Construcción y Puesta a Punto de un Tomógrafo por Ultrasonido para la Reconstrucción de Imágenes en 2D https://es.slideshare.net/slideshow/tgm-aileen/56586425 tgmaileen-160101072219
En este trabajo se presenta el diseño, la construcción y la puesta a punto de un primer prototipo de tomógrafo ultrasónico por transmisión, realizado en Venezuela, con miras a su aplicación en el área de la física médica. Las imágenes obtenidas corresponden al plano axial del objeto de estudio por medio de técnicas de reconstrucción algebraicas (ART, del inglés “Algebraic Reconstruction Technique”) y retroproyección filtrada. Una vez llevada a cabo la construcción de este tomógrafo ultrasónico, se realizaron estudios de varios objetos y muestras biológicas que fueron comparadas con imágenes sintéticas, a fin de validar los algoritmos utilizados, para ello se utilizó el algoritmo de Siddon ya que permite generar el sinograma a partir de una imagen sintética. Se encontró que el algoritmo de retroproyección filtrada mostró mejores resultados debido al diseño y al funcionamiento del tomógrafo propuesto en este trabajo; con respecto a los algoritmos de tipo ART (Kaczmarz y Landweber), empleados en la reconstrucción de las imágenes. La puesta en funcionamiento de éste primer prototipo de tomógrafo ultrasónico; representa la base para que se realicen mejoras al equipo y a sus algoritmos de reconstrucción de imágenes que permitirán a futuros investigadores innovar en este campo de la ciencia en el país.]]>
En este trabajo se presenta el diseño, la construcción y la puesta a punto de un primer prototipo de tomógrafo ultrasónico por transmisión, realizado en Venezuela, con miras a su aplicación en el área de la física médica. Las imágenes obtenidas corresponden al plano axial del objeto de estudio por medio de técnicas de reconstrucción algebraicas (ART, del inglés “Algebraic Reconstruction Technique”) y retroproyección filtrada. Una vez llevada a cabo la construcción de este tomógrafo ultrasónico, se realizaron estudios de varios objetos y muestras biológicas que fueron comparadas con imágenes sintéticas, a fin de validar los algoritmos utilizados, para ello se utilizó el algoritmo de Siddon ya que permite generar el sinograma a partir de una imagen sintética. Se encontró que el algoritmo de retroproyección filtrada mostró mejores resultados debido al diseño y al funcionamiento del tomógrafo propuesto en este trabajo; con respecto a los algoritmos de tipo ART (Kaczmarz y Landweber), empleados en la reconstrucción de las imágenes. La puesta en funcionamiento de éste primer prototipo de tomógrafo ultrasónico; representa la base para que se realicen mejoras al equipo y a sus algoritmos de reconstrucción de imágenes que permitirán a futuros investigadores innovar en este campo de la ciencia en el país.]]> Fri, 01 Jan 2016 07:22:19 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/tgm-aileen/56586425 AileenQuintana@slideshare.net(AileenQuintana) Diseño, Construcción y Puesta a Punto de un Tomógrafo por Ultrasonido para la Reconstrucción de Imágenes en 2D AileenQuintana En este trabajo se presenta el diseño, la construcción y la puesta a punto de un primer prototipo de tomógrafo ultrasónico por transmisión, realizado en Venezuela, con miras a su aplicación en el área de la física médica. Las imágenes obtenidas corresponden al plano axial del objeto de estudio por medio de técnicas de reconstrucción algebraicas (ART, del inglés “Algebraic Reconstruction Technique”) y retroproyección filtrada. Una vez llevada a cabo la construcción de este tomógrafo ultrasónico, se realizaron estudios de varios objetos y muestras biológicas que fueron comparadas con imágenes sintéticas, a fin de validar los algoritmos utilizados, para ello se utilizó el algoritmo de Siddon ya que permite generar el sinograma a partir de una imagen sintética. Se encontró que el algoritmo de retroproyección filtrada mostró mejores resultados debido al diseño y al funcionamiento del tomógrafo propuesto en este trabajo; con respecto a los algoritmos de tipo ART (Kaczmarz y Landweber), empleados en la reconstrucción de las imágenes. La puesta en funcionamiento de éste primer prototipo de tomógrafo ultrasónico; representa la base para que se realicen mejoras al equipo y a sus algoritmos de reconstrucción de imágenes que permitirán a futuros investigadores innovar en este campo de la ciencia en el país. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tgmaileen-160101072219-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> En este trabajo se presenta el diseño, la construcción y la puesta a punto de un primer prototipo de tomógrafo ultrasónico por transmisión, realizado en Venezuela, con miras a su aplicación en el área de la física médica. Las imágenes obtenidas corresponden al plano axial del objeto de estudio por medio de técnicas de reconstrucción algebraicas (ART, del inglés “Algebraic Reconstruction Technique”) y retroproyección filtrada. Una vez llevada a cabo la construcción de este tomógrafo ultrasónico, se realizaron estudios de varios objetos y muestras biológicas que fueron comparadas con imágenes sintéticas, a fin de validar los algoritmos utilizados, para ello se utilizó el algoritmo de Siddon ya que permite generar el sinograma a partir de una imagen sintética. Se encontró que el algoritmo de retroproyección filtrada mostró mejores resultados debido al diseño y al funcionamiento del tomógrafo propuesto en este trabajo; con respecto a los algoritmos de tipo ART (Kaczmarz y Landweber), empleados en la reconstrucción de las imágenes. La puesta en funcionamiento de éste primer prototipo de tomógrafo ultrasónico; representa la base para que se realicen mejoras al equipo y a sus algoritmos de reconstrucción de imágenes que permitirán a futuros investigadores innovar en este campo de la ciencia en el país.

from Aileen Quintana

]]> 832 6 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tgmaileen-160101072219-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted

0 Diseño, Construcción y Puesta a Punto de un Tomógrafo por Ultrasonido para la Reconstrucción de Imágenes en 2D https://es.slideshare.net/slideshow/tgmaileen-56586096/56586096 0b0f21a7-ace8-471f-af30-a70a07236293-160101062417
Diseño, construcción y puesta a punto de un tomógrafo de ultrasonido, su sistema de control y los algoritmos necesarios para la reconstrucción de imágenes 2D, con miras a su aplicación en el área de la física médica. ]]>
Diseño, construcción y puesta a punto de un tomógrafo de ultrasonido, su sistema de control y los algoritmos necesarios para la reconstrucción de imágenes 2D, con miras a su aplicación en el área de la física médica. ]]> Fri, 01 Jan 2016 06:24:17 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/tgmaileen-56586096/56586096 AileenQuintana@slideshare.net(AileenQuintana) Diseño, Construcción y Puesta a Punto de un Tomógrafo por Ultrasonido para la Reconstrucción de Imágenes en 2D AileenQuintana Diseño, construcción y puesta a punto de un tomógrafo de ultrasonido, su sistema de control y los algoritmos necesarios para la reconstrucción de imágenes 2D, con miras a su aplicación en el área de la física médica. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/0b0f21a7-ace8-471f-af30-a70a07236293-160101062417-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Diseño, construcción y puesta a punto de un tomógrafo de ultrasonido, su sistema de control y los algoritmos necesarios para la reconstrucción de imágenes 2D, con miras a su aplicación en el área de la física médica.

from Aileen Quintana

]]> 1110 5 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/0b0f21a7-ace8-471f-af30-a70a07236293-160101062417-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted

0 Detección de Bordes Tumorales Mediante Contornos Activos (Snake) y Caracterización Mediante Análisis de Series Temporales https://es.slideshare.net/slideshow/tegaileen-56584964/56584964 8f692dab-df2f-4f4d-ba3b-4f5282211356-160101023714
En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones.]]>
En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones.]]> Fri, 01 Jan 2016 02:37:14 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/tegaileen-56584964/56584964 AileenQuintana@slideshare.net(AileenQuintana) Detección de Bordes Tumorales Mediante Contornos Activos (Snake) y Caracterización Mediante Análisis de Series Temporales AileenQuintana En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/8f692dab-df2f-4f4d-ba3b-4f5282211356-160101023714-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones.

from Aileen Quintana

]]> 588 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/8f692dab-df2f-4f4d-ba3b-4f5282211356-160101023714-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted

0 Detección de Bordes Tumorales Mediante Contornos Activos (Snake) y Caracterización Mediante Análisis de Series Temporales https://es.slideshare.net/slideshow/tegaileen/56584875 018a076c-4bf1-4ff5-92e4-6cf8340b4451-160101021712
En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones.]]>
En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones.]]> Fri, 01 Jan 2016 02:17:12 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/tegaileen/56584875 AileenQuintana@slideshare.net(AileenQuintana) Detección de Bordes Tumorales Mediante Contornos Activos (Snake) y Caracterización Mediante Análisis de Series Temporales AileenQuintana En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/018a076c-4bf1-4ff5-92e4-6cf8340b4451-160101021712-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> En éste trabajo se presenta un estudio basado en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas mediante la implementación de modelos deformables (“Snakes”). El objetivo de este trabajo de investigación es, determinar y caracterizar lesiones correspondientes a tumores del sistema nervioso central mediante el análisis del grado de irregularidad en sus bordes, obtenidos mediante imagenes de resonancia magnética nuclear. Para ello se emplearan técnicas de procesamiento digital de imagenes, las cuales comprenden métodos de segmentación de imágenes tales como: realce de imágenes, establecimiento de umbrales e implementación del método de Snake como contorno activo. Éste último, conforma las fronteras de la lesión al minimizar un funcional de energía, la cual ha sido representada en una serie temporal. Estudiaremos tanto la serie generada del funcional de energía, como el borde correspondiente al Snake una vez que ha conformado el borde de la lesión, mediante el uso de los conceptos de dimensión de correlación y de dimensión fractal respectivamente, los cuales, desde éste punto de vista, representan la herramienta mas eficiente para evaluar características de irregularidad en los bordes de las lesiones. Para la realización del estudio se contó con un universo de 289 imagenes de resonancia magnética nuclear correspondientes a diversas lesiones del sistema nervioso central las cuales fueron organizadas y clasificadas, encontrandose sólo 19 imagenes correspondientes a tumores del sistema nerviosos central. A estas 19 imagenes se les practicó el procedimiento descrito anteriormente usando el programa Matlab, imágenes que ademas presentan las características particulares de ser estudios de corte axial y pesadas en T2. Se obtuvo como resultado, la separación de las dos clases de tumores deseadas, por lo que la implementación de este método representa una buena aproximación para la evaluación de la malignidad en lesiones del sistema nervioso central encontrándose que las lesiones, tomando en cuenta la irregularidad presente en sus bordes, pueden ser clasificadas por su valor de dimensión como benignas o malignas. Se encontró que sólo para la dimensión de correlación es posible dicha clasificación pues los valores hallados para la dimensión fractal que se obtuvieron directamente de la figura del Snake no representan diferenciación alguna en el aspecto deseado para ésta clasificación o al menos para el número de imágenes empleadas en el estudio, no fue posible apreciar diferencia alguna. Se pudo observar un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la variabilidad de los valores de energía en los gráficos, lo cual significa un aumento del valor de la dimensión de correlación conforme aumenta la irregularidad en los bordes de las lesiones.

from Aileen Quintana

]]> 971 14 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/018a076c-4bf1-4ff5-92e4-6cf8340b4451-160101021712-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted

0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-AileenQuintana-48x48.jpg?cb=1571091705 https://pa.linkedin.com/in/aileenquintana https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/deformablemodelssnakesforfractalanalysisofbraintumorsont2-weightedimages-160101185730-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/deformable-models-snakes-for-fractal-analysis-of-brain-tumors-on-t2-weighted-images/56593545 Deformable models (sn... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opmorfologicas-160101082125-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds AileenQuintana/operaciones-morfolgicas Herramientas Básicas d... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tgmaileen-160101072219-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/tgm-aileen/56586425 Diseño, Construcción y...