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Título : Algoritmo basado en técnicas de segmentación de imágenes de tomografía de tórax para aumentar el acierto en la identificación de nódulos pulmonares solitarios
Autor : Rivero Castro, Arelys
González Diez, Hector Raúl
Palabras clave : ALGORITMOS DE IDENTIFICACIÓN;NÓDULOS PULMONARES SOLITARIOS;PROCESAMIENTO DE IMÁGENES MÉDICAS;SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES;TOMOGRAFÍA DE TORAX;INFORMÁTICA APLICADA
Fecha de publicación : 17-ene-2015
Resumen : En esta investigación se exponen los resultados obtenidos al desarrollar un algoritmo, utilizando métodos de segmentación de imágenes, para la identificación de nódulos pulmonares solitarios, que aumenta el acierto en la identificación de dichas estructuras. Se utilizó durante la fase de segemntación la combinación de los filtros Máxima Densidad Local e Iris, que se enfocan en las características morfológico-radiográficas de los nódulos pulmonares solitarios. Los resultados arrojados por el algoritmo desarrollado, fueron contrastados con las anotaciones realizadas en imágenes publicadas en The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI) y se obtuvo un 79% de acierto en la detección de nódulos pulmonares solitarios, con un promedio de 5,02 falsos positivos por imagen, para estructuras de 3-30 mm de diámetro.
Descripción : Tesis presentada en opción al título de Máster en Informática Aplicada.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/8550
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