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Visualizando Gammagramas Óseos en Colores / Displaying Bone Scans in Color
Pérez-Meza, M.; Jaramillo-Núñez, A.; Sánchez-Rinza, B. E..
  • Pérez-Meza, M.; Universidad de la Sierra Sur. Licenciatura en Informática. MX
  • Jaramillo-Núñez, A.; Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. MX
  • Sánchez-Rinza, B. E.; Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación. MX
Rev. mex. ing. bioméd ; 39(3): 225-237, sep.-dic. 2018. tab, graf
Artículo en Español | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1004306
RESUMEN
Resumen En este trabajo se describe el uso de un software para detectar metástasis óseas en gammagramas cuyo funcionamiento está basado en un método cuantitativo. En la investigación se incluyeron cuarenta y tres gammagramas óseos de pacientes con cáncer de próstata, los cuales fueron previamente analizados visualmente por tres especialistas y su diagnóstico se tomó como referencia. Debido a que no todos los huesos de un paciente muestran los mismos tonos de gris, cada uno de los gammagramas se segmentó para su análisis en cuatro regiones cráneo, hombros, tórax y pelvis. La segmentación se hizo con el fin de obtener intervalos de tonos de gris en cada una de las regiones empleando un proceso estadístico. Para ello se calcularon la media y la desviación estándar de cuatro muestras que contenían cada una cuarenta y tres regiones. Tomando en consideración los intervalos, siete colores fueron asignados a cada región. Mediante los colores fue posible diferenciar los casos sanos e infiltrados en cada región, lo que facilita el diagnóstico. Se muestran ejemplos de los resultados en cada una de las regiones.
ABSTRACT
Abstract The use of software based on a quantitative method for detecting skeletal metastasis in bone scans is presented. Forty-three bone scans of patients with prostate cancer were previously analyzed visually by three specialists and their diagnosis were taken as a reference. Later, these scans were analyzed by segmenting them into four regions skull, shoulders, chest, and pelvis. The segmentation was made to obtain intervals of gray levels for each of the regions using a statistical process. Tríese values were found by calculating the mean and standard deviation of four samples containing each forty-three regions. Using these intervals, seven colors were assigned to each region. By means of the colors it is possible to differentiate healthy and infiltrated cases in each region, which may facilitate the diagnosis. Examples of results in each region are shown.


Texto completo: Disponible Índice: LILACS (Américas) Idioma: Español Revista: Rev. mex. ing. bioméd Asunto de la revista: Ingenieria Biomédica Año: 2018 Tipo del documento: Artículo País de afiliación: México Institución/País de afiliación: Benemérita Universidad Autónoma de Puebla/MX / Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica/MX / Universidad de la Sierra Sur/MX

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