Mostrar el registro sencillo del ítem
Segmentación de la Aorta a partir de imágenes de Tomografía Axial Computarizada
Aorta Segmentation from Computerized Axial Tomography Images
dc.contributor.advisor | Tello, Juan | |
dc.contributor.author | Cueto Logreira, Jaider | |
dc.date.accessioned | 2020-09-30T21:53:48Z | |
dc.date.available | 2020-09-30T21:53:48Z | |
dc.date.issued | 2020-06-11 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10584/9040 | |
dc.description.abstract | Las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de mortalidad en el mundo y el diagnóstico de estas es clave a la hora de realizar un tratamiento o intervención temprana. En cardiología existen diferentes medios de diagnóstico y muchos de ellos basados en imágenes médicas, entre ellas las de Tomografía Axial Computarizada (TAC), que permite generar imágenes transversales del cuerpo humano y a partir de ellas se pueden obtener imágenes de corte axial y coronal. La problemática está en que, por las características de las técnicas de adquisición de las imágenes, los algoritmos que funcionan bien para una técnica no funcionan para otra, por tanto, es necesario implementar algoritmos ah-hoc que se adecuen a la imagen. En la reconstrucción tridimensional de estructuras anatómicas es fundamental tener una buena selección de la estructura a reconstruir, este proceso se desarrolla mediante la segmentación. Dado que los algoritmos son diversos, es necesario seleccionar, implementar y construir una herramienta que contenga al menos tres y permita elegir alguno de ellos basándose en parámetros estadísticos para el proceso de segmentación automática de la Región de Interés (ROI). La región de interés de este proyecto es la arteria aorta. | es_ES |
dc.description.abstract | Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality in the world and their diagnosis is key when it comes to early treatment or intervention. In cardiology there are different diagnostic modes and many of them analyzed in medical images, among them those of Computerized Axial Tomography (CAT), which allows to generate cross-sectional images of the human body and from them axial and coronal cross-sectional images can be obtained. The problem is that, due to the characteristics of the image acquisition techniques, algorithms that work well for one technique do not work for another, therefore, it is necessary to implement ah-hoc algorithms that adapt to the image. In the three-dimensional reconstruction of anatomical structures, it is essential to have a good selection of the structure for the reconstruction, this process is carried out through segmentation. Since the algorithms are diverse, it is necessary to select, implement and build a tool that contains at least three and allows the choice of some of them, based in specific parameters for the automatic segmentation process of the Region of Interest (ROI). The region of interest for this project is the aortic artery. | en_US |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Barranquilla, Universidad del Norte, 2020 | es_ES |
dc.rights | Universidad del Norte | es_ES |
dc.subject | Segmentación | es_ES |
dc.subject | Aorta | es_ES |
dc.subject | Tomografía | es_ES |
dc.title | Segmentación de la Aorta a partir de imágenes de Tomografía Axial Computarizada | es_ES |
dc.title | Aorta Segmentation from Computerized Axial Tomography Images | en_US |
dc.type | article | es_ES |
dc.rights.accessRights | openAccess | es_ES |