Sistema automático para el cálculo de volumen de infarto cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética

Áreas de investigación:

• Methodology - Machine learning

Año:

2016

Tipo de publicación:

Artículo en conferencia

Palabras clave:

Brain volume, contour model, image segmentation, medical image

Autores:

• Camacho-Cañamón, Julio

Título del libro:

Investigando por un futuro mejor

Páginas:

196-200

ISBN:

978-84-9927-291-7

BibTex:

@conference{Camacho-CañamónJOVENES-UCO2016, author = "Julio Camacho-Ca{\~n}am{\'o}n", abstract = "Este trabajo pretende resolver un problema existente en el campo de an{\'a}lisis de im{\'a}genes m{\'e}dicas para el diagn{\'o}stico en modelos animales. A partir de im{\'a}genes de resonancia magn{\'e}tica, es necesario calcular el porcentaje de volumen que ocupa una lesi{\'o}n cerebral causada por isquemia respecto al volumen del cerebro. El objetivo de este estudio es automatizar el proceso de c{\'a}lculo, que actualmente se realiza de forma manual, y reducir el tiempo necesario para ello, adem{\'a}s de garantizar la objetividad de los resultados. Aplicando hibridaciones entre algoritmos de visi{\'o}n artificial y de aprendizaje autom{\'a}tico, ha sido posible igualar en precisi{\'o}n y mejorar el tiempo de realizaci{\'o}n de la medida de estos vol{\'u}menes respecto al m{\'e}todo manual actual. Con esto, se concluye que las sinergias que pueden existir entre distintos campos del conocimiento producen resultados interdisciplinares que permiten el avance de la ciencia con la consecuente repercusi{\'o}n sobre el beneficio social.", booktitle = "Investigando por un futuro mejor", isbn = "978-84-9927-291-7", keywords = "Brain volume, contour model, image segmentation, medical image", pages = "196-200", title = "{S}istema autom{\'a}tico para el c{\'a}lculo de volumen de infarto cerebral a partir de im{\'a}genes de resonancia magn{\'e}tica", year = "2016", }

Abstract:

Este trabajo pretende resolver un problema existente en el campo de análisis de imágenes médicas para el diagnóstico en modelos animales. A partir de imágenes de resonancia magnética, es necesario calcular el porcentaje de volumen que ocupa una lesión cerebral causada por isquemia respecto al volumen del cerebro. El objetivo de este estudio es automatizar el proceso de cálculo, que actualmente se realiza de forma manual, y reducir el tiempo necesario para ello, además de garantizar la objetividad de los resultados. Aplicando hibridaciones entre algoritmos de visión artificial y de aprendizaje automático, ha sido posible igualar en precisión y mejorar el tiempo de realización de la medida de estos volúmenes respecto al método manual actual. Con esto, se concluye que las sinergias que pueden existir entre distintos campos del conocimiento producen resultados interdisciplinares que permiten el avance de la ciencia con la consecuente repercusión sobre el beneficio social.