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Desarrollo de un algoritmo para la producción de imágenes sintéticas de la estructura trabecular de los huesos

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Artículo (1.367Mb)
Date Issued
2022-12-02
Author(s)
Polanco Castro, Eduardo
Morales Pérez, Omar
Vinalay Romero, Kevin Luis
Advisor
Colin Ortega, Juan Carlos
Subject
Imágenes médicas
Hueso trabecula
Imágenes sintéticas
Algoritmo de clasificación
Microtomografía computarizada
Type
Artículo
Language
Español
Metadata
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Abstract
La adquisición de imágenes médicas reales resulta ser un procedimiento costoso y su uso está limitado por restricciones de privacidad, por lo tanto, la falta de acceso a estas imágenes desemboca en el interés por desarrollar imágenes sintéticas. La producción de imágenes sintéticas de tejido trabecular brinda acceso a imágenes ilimitadas y sin costos de adquisición, haciendo posible que investigadores o personas con experiencia en el campo de la informática biomédica, utilicen dicho producto para la validación de algoritmos diseñados para la segmentación de tejido óseo. Por ende, se plantea el desarrollo de un algoritmo para la producción de imágenes sintéticas de la estructura trabecular de los huesos, caracterizadas por los principios físicos de la Microtomografía Computarizada (µCT), para ser utilizadas en la validación de algoritmos de segmentación de tejido óseo. La metodología de desarrollo del proyecto comprende generar una imagen de 255x255 pixeles con valores binarios, para después utilizar técnicas de procesamiento que simulen las características técnicas de la µCT. Finalmente, estos pares de imágenes son generados a partir de una interfaz en la que el usuario puede producir y guardar tantas muestras como lo requiera para validar su algoritmo. Concluyendo que las imágenes producidas a partir del algoritmo desarrollado no representan un tejido óseo específico, pero que están respaldadas por la física de la estructura trabecular y de la adquisición de imágenes mediante µCT.
URL:
https://hdl.handle.net/20.500.11777/5584
Access Rights:
Acceso Abierto
Version:
Versión publicada
Collections:
  • Otoño 2022 [25]
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