Academic literature on the topic 'Diagnóstico por imágenes – Detección automática'

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Journal articles on the topic "Diagnóstico por imágenes – Detección automática"

1

Ruiz Duque, Any Estefany, Diana Carolina Arboleda Gómez, and Jenny Kateryne Aristizábal Nieto. "IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE POSIBLES LESIONES MAMARIAS EN MAMOGRAFÍA DIGITAL." Revista de Investigaciones Universidad del Quindío 27, no. 2 (2015): 9–15. http://dx.doi.org/10.33975/riuq.vol27n2.49.

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Abstract:
Una de las causas de muerte más comunes entre la población femenina a nivel mundial es el cáncer de seno, además de ser una de las formas de cáncer más prevalente entre otros tipos de cáncer. El diagnóstico temprano y oportuno es un factor determinante para un tratamiento adecuado de esta enfermedad, incrementando las probabilidades de supervivencia de quienes lo padecen. Con el fin de mejorar la eficiencia y la efectividad del diagnóstico del cáncer de seno, se implementó un sistema de análisis de imágenes, cuyo propósito es servir de apoyo para los radiólogos en la detección de lesiones en las mamografías.
 Con el fin de encontrar e identificar lesiones mamarias en las mamografías, se implementaron técnicas de segmentación de imágenes en una Región de Interés (ROI), la cual está relacionada con el área donde está concentrada la densidad mamaria. La densidad mamaria se define como el área más brillante en la imagen mamográfica y que está compuesta por tejido fibroglandular y adiposo; es allí donde es probable que las lesiones mamarias sean expuestas. Este estudio provee una metodología dividida en dos etapas, usando dos técnicas de segmentación principales: 1- una técnica de crecimiento de regiones y 2- una técnica de división y fusión de regiones. Este estudio, además, provee una descripción completa del análisis de las imágenes y las herramientas utilizadas para el desarrollo de los algoritmos.
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2

Ojeda-Pat, Allan, Anabel Martin-González, and Víctor Uc-Cetina. "Revisión de métodos de aprendizaje automático para detectar al parásito de la enfermedad de Chagas." Investigación y Ciencia de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, no. 80 (June 30, 2020): 91–98. http://dx.doi.org/10.33064/iycuaa2020803008.

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Abstract:
La enfermedad de Chagas, causada por el parásito Trypanosoma cruzi, afecta a una gran cantidad de personas en Latinoamérica. Un análisis de sangre resulta el método preferido para generar un diagnóstico de la enfermedad; sin embargo, es un proceso tardado, ya que requiere de mucho esfuerzo de expertos para analizar grandes cantidades de muestras en búsqueda de parásitos. La implementación de sistemas automáticos que faciliten la detección del parásito en imágenes de muestras de sangre capturadas por microscopio es de gran utilidad. Por tanto, en este artículo de revisión se detallan los diferentes trabajos científicos que utilizan técnicas de aprendizaje automático para detectar y segmentar al parásito Trypanosoma cruzi en imágenes digitales.
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3

Chaves, Deisy, Surajit Saikia, Laura Fernández-Robles, Enrique Alegre, and Maria Trujillo. "Una Revisión Sistemática de Métodos para Localizar Automáticamente Objetos en Imágenes." Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 15, no. 3 (2018): 231. http://dx.doi.org/10.4995/riai.2018.10229.

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Abstract:
<p>Actualmente, muchas aplicaciones requieren localizar de forma precisa los objetos que aparecen en una imagen, para su posterior procesamiento. Este es el caso de la inspección visual en la industria, los sistemas de diagnóstico clínico asistido por computador, la detección de obstáculos en vehículos o en robots, entre otros. Sin embargo, diversos factores como la calidad de la imagen y la apariencia de los objetos a detectar, dificultan la localización automática. En este artículo realizamos una revisión sistemática de los principales métodos utilizados para localizar objetos, considerando desde los métodos basados en ventanas deslizantes, como el detector propuesto por Viola y Jones, hasta los métodos actuales que usan redes de aprendizaje profundo, tales como Faster-RCNNo Mask-RCNN. Para cada propuesta, describimos los detalles relevantes, considerando sus ventajas y desventajas, así como sus aplicaciones en diversas áreas. El artículo pretende proporcionar una revisión ordenada y condensada del estado del arte de estas técnicas, su utilidad y sus implementaciones a fin de facilitar su conocimiento y uso por cualquier investigador que requiera localizar objetos en imágenes digitales. Concluimos este trabajo resumiendo las ideas presentadas y discutiendo líneas de trabajo futuro.</p>
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García Santillán, Iván Danilo, Carlos David Herrera, and Jorge Iván Mina Ortega. "Detección automática de líneas de cultivo de papa utilizando imágenes digitales." SATHIRI 12, no. 2 (2018): 46. http://dx.doi.org/10.32645/13906925.107.

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Abstract:
El estudio propone un método para detección automática de líneas de cultivo en imágenes capturadas en campos de papa en las etapas iniciales de crecimiento. Las imágenes fueron obtenidas utilizando una cámara instalada en el frente del tractor en proyección en perspectiva. La identificación de las líneas de cultivo es importante para el guiado de vehículos autónomos y el tratamiento específico de la maleza, incluyendo la remoción de malas hierbas que quedan localizadas por fuera de las líneas de cultivo. Algunos problemas suelen ser son comunes en el entorno agrícola que afectan la calidad y el procesamiento de las imágenes, tales como: iluminación no controlada, diferentes alturas y volúmenes de las plantas, presencia de maleza y discontinuidades en los surcos debido a defectos en la siembra o germinación. El método fue diseñado para hacer frente a estas situaciones indeseadas y consiste de tres fases: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de puntos de inicio y (iii) detección de líneas de cultivo. La principal contribución del método es la habilidad de detectar líneas de cultivo tanto curvas como rectas. El rendimiento del método fue comparado contra 3 métodos existentes, demostrando ser bueno en términos de precisión y tiempos de procesamiento.
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5

Prendas-Rojas, Juan Pablo, Geovanni Figueroa-Mata, Marianyela Ramírez-Montero, Rafael Ángel Calderón-Fallas, Melvin Ramírez-Bogantes, and Carlos Manuel Travieso-González. "Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes." Revista Tecnología en Marcha 31, no. 2 (2018): 14. http://dx.doi.org/10.18845/tm.v31i2.3621.

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Abstract:
<p>Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes.</p><p>Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%. </p>
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6

Reyes-Álvarez, Lady Yadira, Federico Lubinus-Badillo, Evelyn Zuñiga-Hadechni, Ilich Fabián Plata-Cano, and Jean Fabio Plata-Cano. "Revisión bibliográfica de la detección temprana de luxación incudomaleolar mediante imágenes tomográficas." MedUNAB 18, no. 3 (2016): 213–17. http://dx.doi.org/10.29375/01237047.2215.

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Abstract:
Introducción: Esta revisión hace énfasis en la luxación incudomaleolar. Aunque poco frecuente, es una patología con gran relevancia clínica debido a la afectación de la audición a corto y mediano plazo en los pacientes, afectando así su calidad de vida, por lo que es necesario un diagnóstico oportuno para un tratamiento temprano y eficaz. Objetivo: describir los hallazgos imagenológicos e identificar los diferentes mecanismos etiológicos de la luxación incudomaleolar. Metodología: Se realizó una revisión bibliográfica en PubMed de los artículos publicados hasta febrero de 2015 con las palabras claves: “Ear ossicles”; “Temporal bone”; “Bone”; “Fractures”; “Dislocation”; “Conductive hearing loss”. Se encontraron 352 artículos de los cuales se seleccionaron aquellos donde se menciona la luxación incudomaleolar. Resultados: Se revisaron los abstracts de los 352 artículos, encontrando 20 donde mencionaban la definición, la epidemiología, la clínica y el diagnóstico imagenológico de la luxación incudomaleolar, los cuales fueron utilizados para la elaboración de esta revisión. Conclusiones: La principal causa de daño en la cadena de huesecillos es la fractura del hueso temporal y dentro de las patologías que puede generar está la luxación incudomaleolar, por lo que es de interés el diagnóstico temprano a todos los pacientes con sospecha clínica para llegar a prevenir complicaciones. La revisión de la literatura permite concluir que la técnica más eficaz para la identificación de la luxación Incudomaleolar es la tomografía computarizada, la cual requiere una adecuada identificación en los diferentes cortes multiplanares, o en las reconstrucciones 3D para poder diagnosticarla. [Lubinus-Badillo F, Zuñiga-Hadechni E, Reyes-Álvarez LY, Plata-Cano IF, Plata-Cano JF. Revisión bibliográfica de la detección temprana de luxación incudomaleolar mediante imágenes tomográficas. MedUNAB 2016; 18(3): 213-217].
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Gana, E., and G. Schiappacasse. "Manifestaciones tomográficas extrapulmonares de TBC y algunas de sus complicaciones asociadas." Revista Argentina de Radiología / Argentinian Journal of Radiology 82, no. 01 (2018): 028–35. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1637028.

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Abstract:
ResumenLa Tuberculosis (TBC) es una patología infecto-contagiosa de alta morbimortalidad en Chile y en el mundo, siendo la segunda causa de muerte por cuestión infecciosa y es considerada una patología de alta relevancia a nivel de salud pública. Es causada por una bacteria de alta virulencia y contagio llamada mycobacterium tuberculosis.En la actualidad contamos con protocolos de detección y tratamiento muy eficaces, que la convierten en una enfermedad prevenible y curable. El diagnóstico se realiza con estudios bacteriológicos específicos frente a una sospecha clínica-epidemiológica sugerente. Sin embargo, el uso de imágenes forma parte casi obligatoria de su estudio y control. Debido a que el órgano diana de la TBC es el pulmón, es habitual utilizar como apoyo diagnóstico una radiografía de tórax, la cual es útil, en caso de TBC pulmonar, al presentar hallazgos característicos y orientadores para su diagnóstico. Es importante destacar que el mycobacterium tuberculosis tiene alto potencial de diseminación por contigüidad, vía linfática y/o hematógena, siendo esa última vía la causante de la mayoría de las TBC extrapulmonares, las cuales se presentan en un 20% de pacientes inmunocompetentes y hasta en un 60% de inmunocomprometidos. La principal localización de una TBC extrapulmonar es a nivel pleural, seguida del compromiso ganglionar, urogenital y osteoarticular, siendo el resto de las localizaciones muy infrecuentes. Para esos casos la tomografía computada (TC) es el estudio por imágenes de elección para el diagnóstico y control, además de ser una herramienta muy útil para la detección de complicaciones.
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8

Ríos Cotazo, Norma Ximena, Bladimir Bacca Cortés, Eduardo Caicedo Bravo, and Armando Orobio Quiñónez. "Revisión de métodos para la clasificación de fallas superficiales en pavimentos flexibles." Ciencia e Ingeniería Neogranadina 30, no. 2 (2020): 109–27. http://dx.doi.org/10.18359/rcin.4385.

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Abstract:
El estado de la infraestructura vial impacta el entorno social, económico y político de una nación. La evaluación de la condición superficial del pavimento es esencial para planificar intervenciones oportunas y eficaces. Las acciones oportunas evitan sobrecostos de operación, impiden el deterioro no controlado y disminuyen los inconvenientes operacionales y de seguridad. El problema expuesto plantea la inquietud de estudiar alternativas para evaluar el estado del pavimento, por lo cual un gran número de investigaciones sobre detección automática de fallas superficiales en pavimentos flexibles a través de técnicas de procesamiento de imágenes han sido desarrolladas. El objetivo de este artículo es revisar y analizar estos aportes. Sobre la base de la revisión, se concluyó que el rendimiento de este tipo de sistemas está determinado por dos factores: la recopilación de los datos y su procesamiento. El análisis presentado se despliega en función de estos factores. Se considera oportuno el desarrollo de sistemas que aprovechen las cualidades de diferentes sensores en la adquisición de datos y que integren la detección y clasificación de variedad de fallas incluyendo datos de severidad.
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Aldana Ramírez, César Augusto, Nelson Fabián Orozco Higuera, and Samuel Barreto Melo. "Identification of multiple sclerosis brain lesions in magnetic resonance imaging using texture analysis." Revista Tecnura 18 (December 1, 2014): 89. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2014.se1.a07.

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Abstract:
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad neurodegenerativa que ataca al sistema nervioso central (SNC), produce lesiones desmielinizantes y causa secuelas funcionales en adultos jóvenes, especialmente mujeres. Su diagnóstico y seguimiento se realizan a través de la resonancia magnética. En la actualidad, el análisis de texturas se ha convertido en una herramienta útil para la detección de este tipo lesiones. Por tal razón, en este artículo se busca identificar lesiones de EM utilizando los métodos de matrices de co-ocurrencia de nivel de gris y transformada wavelet (TW), y como métodos de clasificación redes neuronales (ANN) y máquinas de soporte vectorial (SVM) en imágenes de resonancia magnética (RMI) en secuencia FLAIR de 5 pacientes con diagnóstico de la enfermedad. La combinación apropiada de medidas de matrices de co-ocurrencia y wavelets permitieron obtener precisiones superiores a 96% para las máquinas de soporte vectorial y 90% para las redes neuronales, lo que demuestra que el uso combinado de dichas medidas es superior en la detección de estas lesiones.
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Villavicencio-Romero, María E., Gregorio A. Moreno-Daza, Gabriel E. Ordóñez-Andrade, and Lorena M. Paredes Colcha. "Diagnóstico por imágenes de cáncer de mamas. Comparación entre técnica ecográfica y mamografía." Dominio de las Ciencias 5, no. 3 (2019): 647. http://dx.doi.org/10.23857/dc.v5i3.957.

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Abstract:
<p style="text-align: justify;">El cáncer de mama es un problema de salud mundial y la principal causa de muerte entre las mujeres a nivel internacional. En el 96% de los casos, el cáncer de mama de tipo tratables si se detectan temprano. Si bien las medidas como el autoexamen pueden alertar sobre la presencia de tumores, generalmente para cuando son palpables ya tienen un tamaño considerable. Las estadísticas indican que el 52% de las mujeres afectadas acuden al hospital en etapas tempranas, esto aumenta la probabilidad de salvar su vida. El cáncer de mama se distingue de otros tipos de cáncer por el hecho de que se produce en un órgano visible y se detecta y se trata en una etapa temprana. Las bajas tasas de supervivencia en los países menos desarrollados pueden ser atribuidas a la falta de detección temprana, así como el diagnóstico inadecuado y las instalaciones de tratamiento. Entre las técnicas diagnósticas implementadas, se encuentra la mamografía utilizada con el fin de buscar o identificar en el seno de la mujer: nódulos, calcificaciones, asimetrías, desestructuración, cambios en la piel y axila. Su uso se basa en un comprensor, rangos de Kv bajos de 25, 28 a 35 (dependiendo), con ayuda de mono emulsión, observadas en una sola pantalla. Por su parte, el eco mamario se basa en un método digital que tiene 15 detectores q transforman los rayos x en señales eléctricas, el proceso de revelado es distinto a la convencional, no se utiliza químicos es mediante una impresora láser; en las dos se utilizan la misma técnica y el mismo equipo, solo que en la convencional el proceso de revelado se usa químicos y agua. La mamografía como método de diagnóstico presuntivo consiste en tomar imágenes comprimiendo el seno en sentido horizontal y luego oblicuo, con un equipo de rayos X, que usa pequeñas dosis de radiación, ofreciendo imágenes de alta calidad; en cambio, el eco mamario se basa en un método digital que tiene 15 detectores q transforman los rayos x en señales eléctrica.</p>
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Dissertations / Theses on the topic "Diagnóstico por imágenes – Detección automática"

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Ticona, Huaroto Javier Eduardo. "Análisis de características de forma del bacilo de koch para detección automática de tuberculosis en imágenes digitales." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/9242.

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Abstract:
La Tuberculosis es una de las enfermedades más letales a nivel mundial. Los esfuerzos en salud pública están dirigidos a la temprana detección de los casos bacilíferos, ya que son la fuente de infección. En el mundo la detección se realiza mediante baciloscopía, que consiste en la observación de muestras de esputo para identificar y contar bacilos con la ayuda de un microscopio. Sin embargo, el procedimiento es subjetivo y consume excesivo tiempo al personal de salud. El presente estudio tiene como objetivo identificar bacilos en imágenes digitales captadas desde el microscopio. Dichas imágenes muestran bacilos y otros artefactos con el mismo color. Ambos tipos de estructura se almacenaron y etiquetaron individualmente conformando la base de datos. Se analizó el espectro de magnitudes de los descriptores de Fourier de dichas estructuras, con el fin de seleccionar los necesarios para la óptima caracterización e identificación. Mediante el método sub-óptimo de selección de características hacia atrás (backward feature selection) se determinó los 14 descriptores que mejor discriminan entre las clases. Para comprobar este método se diseño un programa que procesó las 480 estructuras de la base de datos. Dicho programa obtuvo un porcentaje de acierto de 96.86%, una sensibilidad de 100% y una especificidad de 91.47% El estudio demuestra que es posible la identificación de bacilos mediante la clasificación de descriptores de Fourier previamente seleccionados. Estos resultados sugieren que las técnicas de procesamiento de imágenes digitales tienen el potencial de agilizar el diagnóstico de Tuberculosis.<br>Tesis
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Barriga, Pozada Alfonso Carlos Cesar, and Ordoñez Carlos Salvador Arrasco. "Diagnóstico automático de Roya Amarilla en hojas de cafeto aplicando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje de máquina." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/10343.

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Abstract:
Actualmente, el café es uno de los recursos naturales más consumidos tanto en el mundo como en el Perú, Por ello, es menester garantizar la calidad en los granos de café, pues esto afectará considerablemente en el precio y posicionamiento en mercados altamente competentes; asimismo, el cultivo de este representa el principal ingreso para algunas familias, el cual se ve amenazado entre otras plagas, por la más perniciosa: La Roya Amarilla. La Roya Amarilla se propaga fácilmente a través del aire, una vez que cae en un cultivo de café, ataca directamente en las hojas, almacenándose en forma de esporas en el envés de estas, y al paso de días consume las hojas hasta defoliar completamente la planta infectada. Debido a ello, la planta no puede adquirir los nutrientes necesarios del sol, pues necesita las hojas como receptores; en consecuencia, el fruto del café (granos) no se desarrollan con normalidad, y por ende su calidad y cantidad de cosecha es baja. Aun cuando no existe una solución absoluta para la erradicación de esta plaga, se la puede controlar; es decir, a través de un proceso manual y exhaustivo los caficultores pueden aplicar una solución bioquímica en la planta que detenga el desarrollo del hongo en las hojas, pero no acaba con ellas, solo se puede prolongar el tiempo de vida de la planta de café. Esto es posible, solo si se detecta en sus inicios la presencia de las esporas en las hojas, pues de haber germinado el hongo sería en vano cualquier intento de recuperar la planta, con lo que solo quedaría el exterminio de la planta. Frente a este panorama, se propone una solución a través del aprendizaje máquina y procesamiento de imágenes, con el fin de automatizar el proceso de detección de la Roya en las hojas y calcular de manera más precisa la severidad del hongo. El proceso comienza en tomar fotografías a las hojas en un espacio semi controlado (con fondo blanco), luego se guardan todas las imágenes de las que se quiera conocer el porcentaje de severidad y ejecutar el programa propuesto, al término de ello el software muestra un reporte estadístico con el grado de incidencia por hoja según la clasificación de severidad que corresponda. Finalmente, destacar que, de manera funcional, el aprendizaje máquina será vital para descartar si hay presencia de roya en la hoja analizada, y luego si la hoja está infectada, con el método de procesamiento de imágenes se calculará de manera más precisa el porcentaje de severidad considerando el área de la hoja examinada.<br>Tesis
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Eche, Zapata Grecia María Thais. "Exploración de técnicas automáticas de detección de líneas-B en imágenes de ultrasonido para diagnóstico de neumonía en pacientes pediátricos." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/9701.

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Abstract:
La neumonía es la principal causa de muerte en niños menores de 5 años a nivel mundial. Los métodos radiológicos ionizantes (Rayos X y Tomógrafos computarizados) son considerados los estudios de referencia para su detección. Sin embargo, los pacientes son expuestos a radiación durante la prueba, y el riesgo de daño es mayor en poblaciones pediátricas. El presente trabajo analiza los histogramas de espacios intercostales extraídos de videos ultrasónicos de pulmón en niños, para su clasificación entre sanos y enfermos, dentro de un video. Para ello, se trabajó con 15 videos de pacientes enfermos y 15 videos de pacientes sanos. Los espacios intercostales (región de interés) se encuentran debajo de la línea pleural en cada cuadro de video. Para identificar la línea pleural se implementó un algoritmo basado en el análisis del centroide de la imagen, donde se obtuvo las áreas que conforman la zona pleural, y mediante interpolación, los puntos de dicha línea. Estos puntos fueron determinantes para la segmentación de los espacios intercostales, ya que marcaron la referencia de inicio para la segmentación. Finalmente, de dichos espacios segmentados, se extrajeron características numéricas de oblicuidad, curtosis, desviación estándar, energía y promedio. El potencial de clasificación de las propiedades fue evaluado individualmente, en pares, y en un solo grupo de 5. Para el análisis de una sola característica, el umbral óptimo de clasificación fue seleccionado por Curva ROC (receiver operator characteristic); para el estudio de las características en pares, se usó análisis SVM (support vector machine) usando kernel RBF; y para el estudio de las 5 características en simultáneo se usó PCA (principal component analaysis) para hallar las dos componentes principales y aplicar SVM para la clasificación. Los resultados revelaron que el promedio es el mejor discriminador cuando se analizaba una sola característica, con 77% de sensibilidad, 75% de especificidad y 75% de exactitud. Cuando se analizó características en pares, el promedio y oblicuidad permitieron la mejor clasificación con 93% de sensibilidad, 86% de especificidad y 88% de exactitud. Finalmente, analizando las 5 características en simultáneo, los resultados fueron: 100% de sensibilidad, 98% de especificidad y 98% de exactitud.<br>Tesis
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Romero, Gutierrez Stefano Enrique. "Detección de neumonía a través de imágenes de ultrasonido." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/6211.

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Abstract:
La neumonía es una enfermedad respiratoria de alto riesgo cuya tasa de mortandad en niños menores de 5 años es el 15% a nivel mundial, siendo esta la más alta según la Organización Mundial de la Salud [1]. Esta enfermedad afecta directamente a los alveolos llenándolos de pus lo cual tiene como consecuencia que la respiración sea dolorosa [1]. Para detectar la enfermedad se utiliza maquinaria que utiliza radiación ionizante la cual genera daños perjudiciales a los niños en crecimiento. Adicionalmente, para lograr la adquisición de estas maquinarias se requiere infraestructura adecuada para hacer la toma de las imágenes, generando costos elevados. Alternativamente, se han realizado investigaciones con respecto al diagnóstico utilizando ultrasonido las cuales tienen grados de sensibilidad y especificidad que se encuentran por encima del 80% [10]. El problema de utilizar ultrasonido es que las imágenes no siempre se ven de buena calidad por lo que es necesario un entrenamiento previo para detectar neumonía en las imágenes ecográficas. Adicionalmente, al tratarse de un diagnóstico subjetivo es necesario contar con personal que tenga experiencia en imágenes de ultrasonido para lograr un diagnóstico adecuado. El presente trabajo de investigación desarrolló algoritmos basados en las características del tórax en las imágenes ecográficas para poder detectar neumonía en niños cuyas edades oscilan entre 6 meses y 5 años. Para este fin, se generó una base de datos con niños diagnosticados como sanos y enfermos por médicos de la Universidad Tulane en Nueva Orleans y de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. A partir de dicha base de datos, se utilizó técnicas de umbralización [22] y de un algoritmo de flujo óptico [24] con puntos de corte variables para desarrollar un código que permita determinar si un paciente tiene o no neumonía. En tal sentido, se logró codificar un algoritmo utilizando métodos de umbralización cuya exactitud media fue del 83.9% con un coeficiente de variación de 0.06 y un algoritmo de flujo óptico cuya exactitud media fue del 80% con un coeficiente de variación de 0.15. Dichos resultados son alentadores debido a la cercanía en exactitud en comparación con los diagnósticos clínicos mostrados en el presente documento. Finalmente, se hizo la comparación de ambos métodos así como las recomendaciones necesarias para futuras investigaciones.<br>Tesis
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Maldonado, Cadenillas Rodrigo Ricardo. "Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D." Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.12404/14254.

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Abstract:
El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó.<br>Tesis
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Alpiste, Pomalaza Marko André. "Segmentación automática de la planta de pie en imágenes termográficas en entorno ruidoso para el diagnóstico de pie diabético." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/7273.

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Abstract:
La diabetes es un problema social cada vez más presente en nuestro país debido a los cambios en el estilo de vida de las personas. Este proyecto de fin de carrera busca apoyar a la prevención de la diabetes tipo 2 mostrando un algoritmo de segmentación automática de la planta de los pies que calcula la diferencia de temperatura entre ambos, a fin de que apoye al estudio que propone el poder prevenir la aparición de dicha enfermedad según el valor promedio de la diferencia de temperatura entre ambas plantas. Para dicho fin se realizara un programa en MatLab que implemente dicho algoritmo que procese imágenes termográficas en entornos ruidosos y que calcule la diferencia de temperaturas promedio entre ambas plantas del pie de la imagen en cuestión, mostrándolo adicionalmente de forma gráfica.<br>Tesis
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Miranda, Zárate Edmundo Arom. "Estudio de parámetros estadísticos para la detección de campos reverberantes uniformes en la formación de imágenes de elastografía." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.12404/18189.

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Abstract:
La elastografía abarca un grupo de técnicas no invasivas para la caracterización de tejidos como complemento al diagnóstico médico de diversas patologías. Una de estas técnicas es la Elastografía por Campo Reverberante (R-SWE, por sus siglas en inglés) que genera un campo reverberante acústico en el tejido de interés mediante múltiples fuentes de vibración, asumiendo una distribución isotrópica de ondas planas para facilitar el cálculo de la velocidad de onda de corte (SWS), la cual es proporcional a la elasticidad del medio. Su factibilidad ha sido validada para la caracterización de mamas, hígado, riñones, musculo y pie; sin embargo, el cálculo de la SWS ha sido comprobado mientras se verifique la uniformidad del campo. El modelo actual se basa en la umbralización del coeficiente de determinación R2 producto del ajuste de curva a la autocorrelación de la velocidad de partículas, no obstante, este es insuficiente como determinador y no analiza propiamente el concepto de uniformidad. En el presente trabajo, se presenta el estudio del fenómeno de uniformidad en un campo reverberante, mediante la extracción y análisis de estimadores estadísticos usados en campos reverberantes de ondas electromagnéticas con sus equivalencias en ondas mecánicas acústicas. Se propone un modelo identificación de campos reverberantes uniformes para la asistencia de la R-SWE, basado en clasificadores automáticos (Regresión Logística, LDA y SVM).<br>Trabajo de investigación
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Ruiz, España Silvia. "CARACTERIZACIÓN CUANTITATIVA DE LA PATOLOGÍA DISCAL Y LUMBAR DEGENERATIVA MEDIANTE ANÁLISIS DE IMAGEN POR RESONANCIA MAGNÉTICA Y DETECCIÓN Y SEGMENTACIÓN DE LA COLUMNA VERTEBRAL EN PACIENTES ONCOLÓGICOS A PARTIR DEL ANÁLISIS DE IMAGEN EN TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2016. http://hdl.handle.net/10251/68485.

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Abstract:
[EN] Over the last 20 years health system has been revolutionized by imaging technology so diagnostic imaging has become the mainstay of the management of patients. Nowadays, degeneration of the intervertebral discs, herniation and spinal stenosis are very common entities that affect millions of people and cause back pain. The development of computer-aided diagnosis (CAD) methods for classifying and quantifying these pathologies has increased in the past decade as a way to assist radiologists in the diagnosis task. So, the main objective of the first part of this Doctoral Thesis is the development of a CAD software for the classification and quantification of spine disease by means of Magnetic Resonance image analysis. To this end, two different groups of patients have been used, one as training group (14 patients) and the other as testing group (53 patients). To classify disc degeneration according to the gold standard, Pfirrmann classification, a method mainly based on the measurement of disc signal intensity and structure has been developed. The method developed to detect disc herniations has been focused on disc segmentation and its approximation by an ellipse, in this way it is possible to extract disc shape features for detecting contour abnormalities. The method developed to detect spinal stenosis, based on signal intensity, has been developed to extract the spinal canal and, by applying different techniques, to detect spinal stenosis at every intervertebral disc level and quantify the severity of the pathology. The results have shown a segmentation inaccuracy below 1%. Regarding reproducibility, it has been obtained an almost perfect agreement (measured by the k and ICC statistics) for all the analysed pathologies. The results have shown that the developed methods can assist radiologists to perform their decision-making tasks, providing support for enhanced reproducibility of MRI reports and achieving greater objectivity. However, not only the intervertebral discs are susceptible to suffer several pathologies. The vertebral bodies are also subject to a wide variety of diseases because of different circumstances. So, prior to any diagnosis task, an accurate detection and segmentation of the vertebral bodies are the first crucial steps. Therefore, the main objective of the second part of this Doctoral Thesis is the development of an automatic method for the detection and segmentation of the spine in Computed Tomography imaging. Performing an automatic and robust segmentation is a very challenging task due to the difficulty discriminating between the ribs and the vertebral bodies. To overcome this problem, two different segmentation methods have been combined: the first method uses a Level-Set method to perform an initial segmentation; the second method uses a probabilistic atlas to refine the initial segmentation with a special focus on ribs suppression. So a 3D volume indicating the probability of each voxel of belonging to the spine has been developed, by means of a set of images, corresponding to 14 patients (training group), manually segmented by an expert. The generated probability map has been deformed and adapted to each testing case. To evaluate the segmentation results and the improvement obtained after applying the atlas to the initial segmentation, the Dice similarity coefficient (DSC) and the Hausdorff distance (HD) have been used. The results have shown up an average of 11 mm of improvement in segmentation accuracy in terms of HD, obtaining an overall final average of 14,98 ± 1,32 mm. A refinement of 1,3 % has been obtained in terms of DSC, with a global value of 91,75 ± 1,20 %. The study has demonstrated that the atlas is able to detect and appropriately eliminate the ribs while improving the segmentation accuracy.<br>[ES] En los últimos 20 años el sistema sanitario se ha visto revolucionado por la tecnología de la imagen, por lo que el diagnóstico por imagen se ha convertido en un pilar fundamental en el manejo de los pacientes. Hoy en día la degeneración de los discos intervertebrales, la hernia discal y la estenosis del canal vertebral, son tres patologías que afectan a millones de personas y causan dolor de espalda. El desarrollo de sistemas CAD para clasificar y cuantificar estas patologías se ha incrementado en la última década como una forma de ayuda al radiólogo en el diagnóstico. Por tanto, la primera parte de esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el desarrollo de un sistema CAD para la clasificación y cuantificación de la patología discal por medio del análisis de Imagen por Resonancia Magnética. Con este fin se han utilizado dos grupos de pacientes, uno como grupo de entrenamiento (14 pacientes) y el otro como grupo de prueba (53 pacientes). Para la clasificación de la degeneración discal se ha desarrollado un método basado en el cálculo de la estructura del disco y de su señal de intensidad. El método de detección de herniaciones se ha centrado en la segmentación del disco y su aproximación por una elipse, para extraer así información sobre la forma del disco. El método de detección de estenosis, basado en la señal de intensidad, ha sido desarrollado para extraer el canal vertebral y, con la aplicación de diferentes técnicas, detectar estrechamientos a la altura de los discos y cuantificar la gravedad de los mismos. Los resultados han demostrado una alta precisión en la segmentación, con un error inferior al 1 %. En cuanto a la reproducibilidad, se ha obtenido un acuerdo casi perfecto (medido con los coeficientes CCI y k) para todas las patologías analizadas. Los resultados obtenidos demuestran que los métodos desarrollados pueden servir de ayuda al radiólogo en el diagnóstico, mejorando la reproducibilidad y logrando una mayor objetividad. Sin embargo, no sólo los discos intervertebrales son susceptibles de sufrir alguna patología. Los cuerpos vertebrales también pueden sufrir lesiones por diversas circunstancias. No obstante, antes de realizar cualquier tarea de diagnóstico, llevar a cabo una detección y segmentación precisa de los cuerpos vertebrales es un primer paso crucial. Así pues, la segunda parte de esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el desarrollo de un método automático para la detección y segmentación de la columna vertebral por medio del análisis de Tomografía Computarizada. Llevar a cabo una segmentación automática y precisa es una tarea complicada debido principalmente a la gran dificultad para distinguir entre los cuerpos vertebrales y las costillas. Para solucionar este problema se han combinado dos métodos de segmentación diferentes: el primero utiliza un método Level-Set para llevar a cabo una segmentación inicial; el segundo utiliza un atlas probabilístico, para refinar la segmentación inicial, con un enfoque especial en la supresión de las costillas. Por tanto, se ha obtenido un volumen 3D indicando la probabilidad de cada voxel de pertenecer o no a la columna vertebral, por medio de un conjunto de imágenes correspondientes a 14 pacientes segmentadas manualmente por un experto. El mapa de probabilidad generado ha sido deformado y adaptado a cada uno de los 7 pacientes del grupo de prueba. Para evaluar los resultados de la segmentación y la mejora obtenida después de aplicar el atlas a la segmentación inicial, se ha utilizado el coeficiente Dice (DSC) y la distancia Hausdorff (HD). Los resultados han demostrado una mejora en la precisión de la segmentación de 11 mm de media en términos de HD, con una media global de 14,98 ± 1,32 mm. En términos de DSC se ha obtenido una mejora de un 1,3 % , con una media global de 91,75 ± 1,20 %. El estudio ha demostrado que el atlas es capaz de detectar y eliminar apropiadamente las estructuras costales<br>[CAT] En els últims 20 anys el sistema sanitari s'ha vist revolucionat per la tecnologia de la imatge, per la qual cosa el diagnòstic per imatge s'ha convertit en un pilar fonamental en el maneig dels pacients. Hui en dia la degeneració dels discos intervertebrals, l'hèrnia discal i l'estenosi del canal vertebral, són tres patologies molt comunes que afecten milions de persones i causen dolor d'esquena. El desenvolupament de sistemes CAD per a classificar i quantificar estes patologies s'ha incrementat en l'última dècada com una forma d'ajuda al radiòleg en el diagnòstic. Per tant, la primera part d'aquesta Tesi Doctoral té com a objectiu el desenvolupament d'un sistema CAD per a la classificació i quantificació de la patologia discal per mitjà de l'anàlisi d'Imatge per Ressonància Magnètica. Amb aquest fi s'han utilitzat dos grups de pacients distints, un com a grup d'entrenament (14 pacients) i l'altre com a grup de prova (53 pacients). Per a la classificació de la degeneració discal, s'ha desenvolupat un mètode basat en el càlcul de l'estructura del disc i del seu senyal d'intensitat. El mètode de detecció d'herniacions s'ha centrat en la segmentació del disc i la seua aproximació per una el·lipse, per a extraure així informació sobre la forma del disc. El mètode de detecció d'estenosi, basat en el senyal d'intensitat, ha sigut desenvolupat per a extraure el canal vertebral i amb l'aplicació de diferents tècniques detectar estrenyiments a l'altura dels discos i quantificar la gravetat dels mateixos. Els resultats han demostrat una alta precisió en la segmentació, amb un error inferior a l'1 %. En quant a la reproduïbilitat, s'ha obtingut un acord quasi perfecte (mesurat amb els coeficients CCI i k) per a totes les patologies analitzades. Els resultats obtinguts demostren que els mètodes desenvolupats poden servir d'ajuda al radiòleg en el diagnòstic, millorant la reproduïbilitat i aconseguint una major objectivitat. No obstant això, no sols els discos intervertebrals són susceptibles de patir alguna patologia. Els cossos vertebrals també poden patir lesions per diverses circumstàncies. Per tant, abans de realitzar qualsevol tasca de diagnòstic, dur a terme una detecció i segmentació precisa dels cossos vertebrals és un primer pas crucial. Així, doncs, la segona part d'aquesta Tesi Doctoral té com a objectiu el desenvolupament d'un mètode automàtic per a la detecció i segmentació de la columna vertebral per mitjà de l'anàlisi de Tomografia Computada. Dur a terme una segmentació automàtica i precisa és una tasca complicada degut principalment a la gran dificultat per a distingir entre els cossos vertebrals i les costelles. Per a solucionar aquest problema s'han combinat dos mètodes de segmentació diferents: el primer utilitza un mètode Level-Set per a dur a terme una segmentació inicial; el segon utilitza un atles probabilístic, per a refinar la segmentació inicial amb un enfocament especial en la supressió de les costelles. Per tant, s'ha obtingut un volum 3D indicant la probabilitat de cada voxel de pertànyer o no a la columna vertebral, per mitjà d'un conjunt d'imatges corresponents a 14 pacients (grup d'entrenament) segmentades manualment per un expert. El mapa de probabilitat generat ha sigut deformat i adaptat a cadascun dels 7 pacients del grup de prova. Per a avaluar els resultats de la segmentació i la millora obtinguda després d'aplicar l'atles a la segmentació inicial, s'ha utilitzat el coeficient Dice (DSC) i la distància Hausdorff (HD). Els resultats han demostrat una millora en la precisió de la segmentació d'11 mm de mitja en termes de HD, amb una mitja global de 14,98 ± 1,32 mm. S'ha obtingut una millora d'un 1,3 % en termes de DSC, amb una mitja global de 91,75 ± 1,20 %. L'estudi ha demostrat que l'atles és capaç de detectar i eliminar apropiadament les estructures costals alhora que millora la precisió de la segmentació.<br>Ruiz España, S. (2016). CARACTERIZACIÓN CUANTITATIVA DE LA PATOLOGÍA DISCAL Y LUMBAR DEGENERATIVA MEDIANTE ANÁLISIS DE IMAGEN POR RESONANCIA MAGNÉTICA Y DETECCIÓN Y SEGMENTACIÓN DE LA COLUMNA VERTEBRAL EN PACIENTES ONCOLÓGICOS A PARTIR DEL ANÁLISIS DE IMAGEN EN TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/68485<br>TESIS
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Quintana, Zurro Clara Inés. "Imágenes de rayos X : técnicas de producción y procesamiento digital destinadas a la detección temprana del cáncer de mama." Doctoral thesis, 2014. http://hdl.handle.net/11086/2791.

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Abstract:
Tesis (Doctor en Física)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.<br>El objetivo general de la tesis radica en contribuir a la optimización del proceso de detección temprana del cáncer de mama a partir del estudio de técnicas de producción y procesamiento digital de imágenes destinados a tal fin. En primera instancia se trabaja sobre la metodología de diagnóstico estándar (mamografía), donde se estudia la influencia de los parámetros de adquisición en la calidad de la imagen obtenida, acompañado del diseño e implementación de diferentes técnicas de procesamiento de imágenes destinadas a la detección temprana del cáncer de mama. Por último, se propone el estudio, caracterización e implementación de técnicas de imágenes 3D (de tomografía y tomosíntesis) como metodologías alternativas a la mamografía en detección temprana del cáncer de mama.
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Books on the topic "Diagnóstico por imágenes – Detección automática"

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Montangie, Lisandro, Vanesa María Sanz, and Luis Héctor Illanes. Imágenes en Medicina Nuclear. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2019. http://dx.doi.org/10.35537/10915/80862.

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Abstract:
Este libro habla de Medicina Nuclear (MN). Esta especialidad médica incluye tanto prácticas diagnósticas como procedimientos terapéuticos. En estas páginas se analiza solamente lo que concierne al cometido diagnóstico de la Medicina Nuclear que se logra a través de imágenes. La medicina actual es impensable sin la utilización de imágenes. Englobadas bajo el nombre de Diagnóstico por imágenes (DXI), su empleo trasciende la etapa de diagnóstico de las patologías y se emplean también con mucha eficacia para planificar terapias y evaluar resultados. Las imágenes que aporta la MN, se obtienen a partir de la administración al paciente de un radiofármaco y la detección de cómo se distribuye la radioactividad dentro del organismo; esa distribución es graficada en una imagen. Como toda práctica diagnóstica en medicina, las imágenes médicas tienen como objetivo la obtención de datos. El prestigio de que gozan las imágenes con respecto a otras formas de presentar la información, conlleva la falacia de que las mismas son información objetiva, reflejo cabal del interior del organismo, y no datos sujetos a interpretación. Esto ocasiona dificultades a la hora de evaluar las imágenes para decidir si son aptas para efectuar un diagnóstico. En el libro se establecen los criterios con que deben justipreciarse los estudios, que no tiene que ver con la apariencia de la imagen. A lo largo de los capítulos se sugiere entrenarse en aplicar formas comprobadas de valorar una imagen de Medicina Nuclear. Y esa evaluación debe hacerse examinando en profundidad las tres particularidades siguientes; la validez estadística de la adquisición; la eventual existencia de artefactos producto de la reconstrucción; la calidad de la imagen en relación al radiofármaco. ¿Invita el libro a dudar de las imágenes? De alguna manera sí. Pero no se trata de una incitación desconfiar de las imágenes médicas como procedimiento diagnóstico. No sostiene prejuicios ni suspicacias sobre métodos ya comprobados y validados. En lo que insiste es que no se debe aceptar la imagen como prueba de nada, hasta no estar seguros de que ha sido adquirida adecuadamente y poder descartar la presencia de artefactos; hasta no garantizar que la información que denota sea estadísticamente significativa; hasta no atestiguar con un control de calidad que el radiofármaco elegido y administrado se concentra en el territorio que se pretende indagar.
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Illanes, Luis, and María Eugenia Etcheverry. Física de la medicina nuclear. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2016. http://dx.doi.org/10.35537/10915/52723.

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Abstract:
La Medicina Nuclear (MN), según la definición establecida en el año 1972 en Ginebra, por la Organización Mundial de la Salud y la OIEA, “es la especialidad que se ocupa del diagnóstico, tratamiento e investigación médica, mediante el uso de radioisótopos como fuentes abiertas”. Cuando son utilizados con un propósito diagnóstico, se aprovecha la propiedad emisora de los radioisótopos para detectarlos a distancia; cuando la intención es terapéutica, se usufructúa el efecto deletéreo que la radiación puede tener sobre un tejido. El procedimiento para generar imágenes en MN requiere la administración (intravenosa, subdérmica, oral, inhalación, etc.) de una dosis trazadora de una sustancia radioactiva o radiofármaco; una dosis trazadora es una cantidad mínima, capaz de “marcar”, pero sin perturbar la fisiología del blanco en cuestión. El radiofármaco consiste en la combinación de un ligando que determina su biodistribución y una radioisótopo responsable de generar una señal detectable. Un estudio diagnóstico basado en la detección de un radiofármaco, no se reduce a una mera detección. Si así fuera, nos bastaría un simple contador Geiger, o más aún, un sencillo film monitor, que sin duda son capaces de detectar la radioactividad procedente del radiofármaco que está siendo emitida por el paciente (que funciona como una fuente no sellada). En un estudio diagnóstico pretendemos obtener con la detección una representación lo más exacta posible de la distribución de la actividad (y del radiofármaco) dentro del organismo. Muchas veces esa detección tiene como resultado la elaboración de una imagen donde verificamos esa distribución. Y si es posible, muchas veces también intentamos medir, (cuantificar) esa distribución.
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