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Repositorio Institucional
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https://saber.ucv.ve/handle/10872/7681
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | León, Omar A. | - |
| dc.date.accessioned | 2014-11-19T20:12:27Z | - |
| dc.date.available | 2014-11-19T20:12:27Z | - |
| dc.date.issued | 2014-11-19 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10872/7681 | - |
| dc.description.abstract | En el presente trabajo se propone un procedimiento de segmentación para imágenes que presenten tumores a nivel del sistema nervioso central, basado en la morfología matemática. Este procedimiento considera el uso de imágenes de resonancia magnética multimodalidad, de manera que cada píxel representativo de la imagen esta descrito por un vector n dimensionalidad, donde n dependerá del numero de modalidades de IRM que hayan sido adquiridas y las componentes de estos vectores vendrán dadas por el nivel de gris correspondiente a cada modalidad de IRM. Las imágenes son analizadas por medio de un filtro morfológico n-dimensional denominado filtro de excentricidad, el cual no es más que una extensión de los operadores básicos de la morfología matemática adaptado para imágenes multicanal. Este filtro fue utilizado para obtener imágenes, donde se resaltaran en unas las zonas oscuras y en otras las zonas claras, esto reemplazando cada píxel por el píxel más representativo dentro de su elemento estructurante, por ejemplo el que presentara la mínima distancia total hacia el resto de los pixeles en el elemento estructurante. Sobre el gradiente morfológico resultante de estas imágenes se aplico la transformada de “watershed” (TW) (división de cuencas), obteniendo así imágenes segmentadas, siendo los sectores de estas homogenizados por el píxel más representativo de la región y a continuación analizados por un algoritmo de agrupamiento, con el fin de reducir la cantidad de zonas obtenidas en un principio por el operador TW. Por último se hizo el reconocimiento de las zonas de carácter tumoral y de aquellas que pudieran representar la extensión de la lesión, siendo estas zonas resaltadas en las imágenes originales suprimiendo bien sea una o dos de las coordenadas del código RGB que comprenden estas imágenes. | es_VE |
| dc.language.iso | es | es_VE |
| dc.subject | imágenes | es_VE |
| dc.subject | tumores | es_VE |
| dc.subject | sistema nervioso central | es_VE |
| dc.subject | morfología matemática | es_VE |
| dc.subject | resonancia magnética | es_VE |
| dc.subject | píxel | es_VE |
| dc.subject | vectores | es_VE |
| dc.subject | nivel de gris | es_VE |
| dc.title | Determinación de los márgenes de la enfermedad subclínica tumoral por medio de la clasificación de los patrones en los valores de la escala de grises de una imagen multicanal | es_VE |
| dc.type | Thesis | es_VE |
| Appears in Collections: | Pregrado |
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