Segmentación y procesamiento de imágenes médicas

Autores/as

  • Aura Elena Suárez Alfonso Universidad Antonio Nariño

Palabras clave:

Imágenes médicas, Técnicas de segmentación, Procesamiento de imágenes médicas.

Resumen

Se realiza una breve definición y descripción de la segmentación y procesamiento de imágenes médicas obtenidas por medio de diferentes métodos de diagnóstico. Se establece la importancia de estos procesos con el fin de contribuir en la medicina y sus diferentes especialidades y en la calidad de vida de los pacientes. Para finalizar se mencionan algunas aplicaciones en diferentes tipos de patologías, enfatizando en la necesidad de la creación de algoritmos automáticos para apoyar los procesos médicos desde la Ingeniería y la aplicación de las ciencias exactas.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

De Azevedo Guaura, R. (s.f.). Planos Anatómicos y Ejes del Cuerpo Humano. Lifeder. Recuperado de: [https://www.lifeder.com/planos-anatomicos-ejes/].

Dolgis, I., Ortega, R., Miguel, A. y Benítez, I. (2015). Técnicas de Segmentación de Imágenes Médicas. Sevilla. Recuperado de: [https://www.researchgate.net/profile/Dolgis-Ortega/publication/275951781_Tecnicas_de_Segmentacion_de_Imagenes_Medicas/links/554a60730cf21ed21358e423/Tecnicas-de-Segmentacion-de-Imagenes-Medicas.pdf.

Lee, K., Johnson, R. K., Yin, Y., Wahle, A., Olszewski, M. E., Scholz, T. D. y Sonka, M. (2010). Three-dimensional thrombus segmentation in abdominal aortic aneurysms using graph search based on a triangular mesh. Computers in Biology and Medicine, vol. 40, no. 3, pp. 271-278. Recuperado de: [http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2009.12.002].

Gavidia, G. (2009). “Desarrollo de una Herramienta de Procesamiento de Imágenes Médicas en MATLAB y su Integración ́ en Medical GiD”. Recuperado de: [http://hdl.handle.net/2117/99073].

Yoshinobu Sato, S. N. (1998). 3D Multi-Scale Line Filter for Segmentation and Visualization of Curvilinear Structures in Medical Images. CiteSeer, vol. 2, no. 2, pp. 143-168. Recuperado de: [http://citeseer.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.55.3374].

Ng, H., Ong, S., Foong, K., Goh, P. y Nowinski, W. (2006). Medical Image Segmentation Using K-Means Clustering and Improved Watershed Algorithm. 2006 IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation, pp. 61-65. Recuperado de:

[http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=1633722].

Medina, R y Bellera, J. (2014).Bases del Procesamiento de imágenes médicas. 34. Mérida: Universidad de los Andes, pp. 1-34.

Petitjean, C. y J. N. Dacher, J.N. (2011). A review of segmentation methods in short axis cardiac MR images. Medical Image Analysis, vol. 15, no. 2, pp. 169-184. Recuperado de: [http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2010.12.004].

Bacharelado, C.D., Sant, D. y Sarath, A. (2014). Aprendizagem Supervisionada. Universidade Católica Dom Bosco, pp. 1-78.

Ortega, D. y Iznaga, A. (2008). “Tecnicas de segmentación de imágenes médicas”. Convención científica de Ingeniería y Arquitectura, p. 4. Recuperado de: [https://www.researchgate.net/profile/Dolgis-Ortega/publication/275951781_Tecnicas_de_Segmentacion_de_Imagenes_Medicas/links/554a60730cf21ed21358e423/Tecnicas-de-Segmentacion-de-Imagenes-Medicas.pdf].

Descargas

Publicado

2022-10-13
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    379
  • PDF
    203

Cómo citar

Suárez Alfonso, A. E. . (2022). Segmentación y procesamiento de imágenes médicas. REVISTA SAYWA, 3(4), 13–21. Recuperado a partir de https://revistas.uan.edu.co/index.php/saywa/article/view/1454

Número

Sección

Ciencia Hoy

Métrica