Generación semi-automática de funciones de transferencia para renderizado volumétrico en la discriminación de tejidos anómalos sobre imágenes médicas a partir de comparaciones inter-sujetos

Una de las técnicas más utilizadas en el procesamiento digital de imágenes es la segmentación, la cual consiste en la extracción de áreas de interés. Este proyecto genera una comparación inter-sujetos sobre los espacios de características para las funciones de transferencia (FT) basadas en el gradie...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ardila Giraldo, Santiago
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2022
País:Colombia
Institución:Universidad Tecnológica de Pereira
Repositorio:Repositorio Institucional UTP
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14365
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/11059/14365
https://repositorio.utp.edu.co/home
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación
Procesamiento optico de datos
Procesamiento de imagenes
Discriminación visual
Lesión cerebral
Biología computacional
Descripción
Sumario:Una de las técnicas más utilizadas en el procesamiento digital de imágenes es la segmentación, la cual consiste en la extracción de áreas de interés. Este proyecto genera una comparación inter-sujetos sobre los espacios de características para las funciones de transferencia (FT) basadas en el gradiente y en propiedades estadísticas. Las FT de los tejidos de sujetos sanos y enfermos permiten resaltar las diferencias e identificar de forma semi-automática tejidos tumorales, reduciendo el tiempo que requiere un especialista en la segmentación de regiones cerebrales de interés. Se encontró entonces un nuevo método para la generación semiautomática de FT para el renderizado volumétrico de estructuras en 3D a través de comparación inter-sujeto usando medidas de similitud.