Segmentación de la Arteria Cerebral Media Hiperdensa en Imágenes de Tomografía Computarizada como Signo para la Detección Temprana de Infarto Cerebral
El presente proyecto de investigación surge en el 2015 en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez como una propuesta de proyecto de titulación por parte de la Dra. Nelly Gordillo Castillo para los estudiantes de la carrera de Ingeniería Biomédica. Forma parte de una serie de proyectos en el área de...
Gorde:
| Egile nagusia: | |
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| Beste egile batzuk: | |
| Formatua: | Trabajo recepcional licenciatura |
| Hizkuntza: | spa |
| Argitaratua: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2019
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | http://hdl.handle.net/20.500.11961/4978 |
| Etiketak: |
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| Gaia: | El presente proyecto de investigación surge en el 2015 en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez como una propuesta de proyecto de titulación por parte de la Dra. Nelly Gordillo Castillo para los estudiantes de la carrera de Ingeniería Biomédica. Forma parte de una serie de proyectos en el área de procesamiento de imágenes médicas cuyo tema de interés es la creación de algoritmos enfocados en detección de signos tempranos de infarto cerebral. Por lo anterior, el presente proyecto se enfoca en la segmentación automatizada de la arteria cerebral media hiperdensa (ACMH) en imágenes de Tomografía Computarizada (TC) de casos clínicos patológicos confirmados por médicos radiólogos. Este signo temprano puede relacionarse con un posible infarto cerebral en la zona irrigada por la arteria afectada, por lo que la creación de un algoritmo capaz de caracterizar y segmentar dicha arteria puede ayudar al desarrollo de una herramienta auxiliar para el médico radiólogo en la detección temprana de ictus isquémico, ya que en la actualidad la segmentación de la misma se hace de forma manual por lo que la cuantificación en términos longitud y volumen de la zona afectada se vuelve difícil. |
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