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Sistema de Apoyo para la Cuantificación Semiautomática de Fibrosis Pulmonar en Imágenes de TAC / Support System for Semiautomatic Quantification of Pulmonary Fibrosis in CT Images
Rodríguez-Obregón, D. E; Mejía-Rodríguez, A. R; Dorantes-Méndez, G; Arce-Santana, E.R; Charleston-Villalobos, S; Mejía-Ávila, M; Mateos-Toledo, H; González-Camarena, R; Aljama-Corrales, A. T.
  • Rodríguez-Obregón, D. E; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Mejía-Rodríguez, A. R; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Dorantes-Méndez, G; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Arce-Santana, E.R; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Charleston-Villalobos, S; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Mejía-Ávila, M; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Mateos-Toledo, H; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • González-Camarena, R; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
  • Aljama-Corrales, A. T; Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Facultad de Ciencias. MX
Rev. mex. ing. bioméd ; 38(1): 155-165, ene.-abr. 2017. tab, graf
Artigo em Espanhol | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-902334
RESUMEN
Resumen: En este trabajo se presenta un método para calcular los niveles de fibrosis pulmonar en imágenes de tomografía axial computarizada. Se utilizó un algoritmo de segmentación semiautomática basado en el método de Chan-Vese. El método mostró similitudes de forma cualitativa en la región de la fibrosis con respecto al experto clínico. Sin embargo es necesario validar los resultados con una base de datos mayor. El método propuesto aproxima un porcentaje de fibrosis de forma fácil para apoyar su implementación en la práctica clínica minimizando la subjetividad del experto médico y generando una estimación cuantitativa de la región de fibrosis.
ABSTRACT
Abstract: A method to estimate the pulmonary fibrosis in computed tomography (CT) imaging is presented. A semi-automatic segmentation algorithm based on the Chan-Vese method was used. The proposed method shows a similar fibrosis región with respect to clinical expert. However, the results need to be validated in a bigger data base. The proposed method approximates a fibrosis percentage that allows to achieve this procedure easily in order to support its implementation in the clinical practice minimizing the clinical expert subjectivity and generating a quantitative estimation of fibrosis region.


Texto completo: DisponíveL Índice: LILACS (Américas) Tipo de estudo: Pesquisa qualitativa Idioma: Espanhol Revista: Rev. mex. ing. bioméd Assunto da revista: Engenharia Biomédica Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: México Instituição/País de afiliação: Universidad Autónoma de San Luis Potosí/MX

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