Segmentación automática de aneurismas aórticos abdominales a partir de imágenes de resonancia magnética basada en modelos activos de forma y modelos de textura

Tarjuelo Gutierrez, Jaime; Rodríguez Vila, Borja y Gómez Aguilera, Enrique J. (2012). Segmentación automática de aneurismas aórticos abdominales a partir de imágenes de resonancia magnética basada en modelos activos de forma y modelos de textura. En: "XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas", 19/11/2012 - 21/11/2012, San Sebastián, España. p. 19.

Descripción

Título: Segmentación automática de aneurismas aórticos abdominales a partir de imágenes de resonancia magnética basada en modelos activos de forma y modelos de textura
Autor/es:
  • Tarjuelo Gutierrez, Jaime
  • Rodríguez Vila, Borja
  • Gómez Aguilera, Enrique J.
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas
Fechas del Evento: 19/11/2012 - 21/11/2012
Lugar del Evento: San Sebastián, España
Título del Libro: Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas
Fecha: 2012
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Tecnología Fotónica [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Se presenta un algoritmo semiautomático de segmentación de aneurismas aórticos abdominales (AAA) basado en modelos activos de forma (ASM) y modelos de textura. La información de textura viene dada por un conjunto de cuatro imágenes 3D de resonancia magnética (RM) compuestas por cortes axiales de la zona abdominal. En estas imágenes son visibles la luz aórtica, la pared aórtica y el trombo intraluminal (ILT). Dado el tamaño limitado del conjunto de imágenes de RM, se han implementado un ASM que capture las características específicas del conjunto de entrenamiento compuesto por 35 imágenes de tomografía axial computarizada (CTA), de modo que la variación de forma pueda ser adecuadamente caracterizada. La textura se caracteriza a partir de las imágenes de RM. Para la evaluación del algoritmo se ha llevado a cabo una validación cruzada dejando uno fuera sobre el conjunto de imágenes de RM.

Más información

ID de Registro: 19987
Identificador DC: http://oa.upm.es/19987/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:19987
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 28 Sep 2013 10:36
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 22:06
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