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Segmentación de imágenes médicas

By: Contributor(s): Material type: TextTextPublication details: 2007Description: 149 p. : il. + 1 CD-ROMSubject(s):
Contents:
CAPÍTULO PRIMERO: Fundamentos teóricos -- 1. Imágenes digitales -- 2. Captura de imágenes -- 3. Definiciones: -- 3.1. Sampleo -- 3.2. Resolución -- 3.3. Resolución espacial -- 3.4. Conectividad de píxeles -- 3.5. Ruido -- 3.6. Artefactos -- 3.7. Volumen parcial -- 3.8. No homogeneidad -- 3.9. Forma -- 4. Color -- 4.1. Modelo RGB -- 4.2. Otros modelos de colores -- CAPÍTULO SEGUNDO: Representación manipulación y almacenamiento de imágenes -- 5. Representación de imágenes -- 5.1. 1 bit por píxel (2 tonos) -- 5.2. 8 bits por píxel -- 5.3. 15 bits por píxel -- 5.4. 16 bits por píxel -- 5.5. 24 bits por píxel -- 5.6. 32 bits por píxel -- 6. Manipulación de imágenes digitales -- 7. Medios de almacenamiento -- 8. Formatos de archivo -- 8.1. BMP -- 8.2. JPG -- 8.3. TIFF -- 8.4. GIF -- 8.5. PNG -- 9. Tratamiento de imágenes digitales -- 9.1. Manipulación de colores -- 9.2. Conversiones entre representaciones -- 9.3. Escala de grises -- 9.4. Cálculo del histograma de una imagen -- 9.5. Ecualización del histograma -- CAPÍTULO TERCERO: -- 10. Introducción -- 10.1. Binarización por detección de umbral -- 10.2. Selección del umbral óptimo -- 10.3. Umbrales basados en varias variables -- 10.4. Crecimiento de Regiones -- 10.5. Crecimiento de regiones mediante adición de píxeles -- 10.6. Crecimiento y división -- 10.7. División y fusión de imágenes -- 10.8. Extracción de regiones por el color -- 10.9. Segmentación basada en clustering -- CAPÍTULO CUARTO: Imágenes Médicas -- 11. Tomografía Computada (TC) -- 11.1. Definición -- 11.2. Aplicaciones -- 11.3. Obtención de imágenes por TC -- 11.4. Ejemplos de TC -- 12. Resonancia Magnética (RMI) -- 12.1 Definición -- 12.2. Aplicaciones -- 12.3. Obtención de imágenes por RMI -- 12.4. Ejemplos de RMI -- 12.5. TC vs. RMI -- 13. Formatos estándar de imágenes médicas -- 13.1. DICOM -- CAPÍTULO QUINTO: Segmentación de Imágenes Médicas -- 14. Clasificación de técnicas de segmentación -- 14.1. Contextuales -- 14.2. No Contextuales -- 15. Algoritmos y técnicas de segmentación -- 15.1. Umbralización -- 15.2. Similitud de Regiones (Semilla) -- 15.3. Crecimiento de Regiones -- 15.4. División y mezcla -- 15.5. Comparación de resultados -- 16. Solución propuesta -- 16.1. Método de segmentación elegido -- 16.2. Mejoras realizadas al método de segmentación -- CAPÍTULO SEXTO: Conclusiones -- 17. ¿Porqué el método de segmentación propuesto es mejor que el original? -- 18. Comparación de resultados -- 19. Trabajos futuros -- ANEXOS: -- Anexo A: Clasificación de Imágenes Médicas -- Anexo B: Otras definiciones -- Anexo C: Figuras y Tablas -- BIBLIOGRAFÍA
Dissertation note: Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2007.
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Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2007.

CAPÍTULO PRIMERO: Fundamentos teóricos -- 1. Imágenes digitales -- 2. Captura de imágenes -- 3. Definiciones: -- 3.1. Sampleo -- 3.2. Resolución -- 3.3. Resolución espacial -- 3.4. Conectividad de píxeles -- 3.5. Ruido -- 3.6. Artefactos -- 3.7. Volumen parcial -- 3.8. No homogeneidad -- 3.9. Forma -- 4. Color -- 4.1. Modelo RGB -- 4.2. Otros modelos de colores -- CAPÍTULO SEGUNDO: Representación manipulación y almacenamiento de imágenes -- 5. Representación de imágenes -- 5.1. 1 bit por píxel (2 tonos) -- 5.2. 8 bits por píxel -- 5.3. 15 bits por píxel -- 5.4. 16 bits por píxel -- 5.5. 24 bits por píxel -- 5.6. 32 bits por píxel -- 6. Manipulación de imágenes digitales -- 7. Medios de almacenamiento -- 8. Formatos de archivo -- 8.1. BMP -- 8.2. JPG -- 8.3. TIFF -- 8.4. GIF -- 8.5. PNG -- 9. Tratamiento de imágenes digitales -- 9.1. Manipulación de colores -- 9.2. Conversiones entre representaciones -- 9.3. Escala de grises -- 9.4. Cálculo del histograma de una imagen -- 9.5. Ecualización del histograma -- CAPÍTULO TERCERO: -- 10. Introducción -- 10.1. Binarización por detección de umbral -- 10.2. Selección del umbral óptimo -- 10.3. Umbrales basados en varias variables -- 10.4. Crecimiento de Regiones -- 10.5. Crecimiento de regiones mediante adición de píxeles -- 10.6. Crecimiento y división -- 10.7. División y fusión de imágenes -- 10.8. Extracción de regiones por el color -- 10.9. Segmentación basada en clustering -- CAPÍTULO CUARTO: Imágenes Médicas -- 11. Tomografía Computada (TC) -- 11.1. Definición -- 11.2. Aplicaciones -- 11.3. Obtención de imágenes por TC -- 11.4. Ejemplos de TC -- 12. Resonancia Magnética (RMI) -- 12.1 Definición -- 12.2. Aplicaciones -- 12.3. Obtención de imágenes por RMI -- 12.4. Ejemplos de RMI -- 12.5. TC vs. RMI -- 13. Formatos estándar de imágenes médicas -- 13.1. DICOM -- CAPÍTULO QUINTO: Segmentación de Imágenes Médicas -- 14. Clasificación de técnicas de segmentación -- 14.1. Contextuales -- 14.2. No Contextuales -- 15. Algoritmos y técnicas de segmentación -- 15.1. Umbralización -- 15.2. Similitud de Regiones (Semilla) -- 15.3. Crecimiento de Regiones -- 15.4. División y mezcla -- 15.5. Comparación de resultados -- 16. Solución propuesta -- 16.1. Método de segmentación elegido -- 16.2. Mejoras realizadas al método de segmentación -- CAPÍTULO SEXTO: Conclusiones -- 17. ¿Porqué el método de segmentación propuesto es mejor que el original? -- 18. Comparación de resultados -- 19. Trabajos futuros -- ANEXOS: -- Anexo A: Clasificación de Imágenes Médicas -- Anexo B: Otras definiciones -- Anexo C: Figuras y Tablas -- BIBLIOGRAFÍA

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