dc.contributor | Kakadiaris, Ioannis A. | |
dc.creator | Avila Montes, Olga Carolina | |
dc.date.accessioned | 2022-08-17T16:12:12Z | |
dc.date.accessioned | 2022-09-29T14:51:53Z | |
dc.date.available | 2022-08-17T16:12:12Z | |
dc.date.available | 2022-09-29T14:51:53Z | |
dc.date.created | 2022-08-17T16:12:12Z | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.identifier | https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5437 | |
dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3777951 | |
dc.description.abstract | Un método automatizado para la robusta identificación y cuantificación de depósitos extra-coronarios de calcio localizados en la aorta torácica, es presentado en este trabajo. Este procedimiento se basa en una novedosa técnica para la localización y segmentación de la aorta ascendente y descendente en imágenes tomográficas sin contraste, usando principios de programación dinámica. El problema de localización de la aorta se formula como la búsqueda de una combinación óptima de puntos en el espacio obtenido por la transformada Hough en cada imagen del estudio, y se soluciona usando conceptos de programación dinámica. El problema de identificar el contorno de la aorta se redefine como la búsqueda de una trayectoria horizontal óptima -usando nuevamente programación dinámica- en el espacio polar obtenido por medio de la apropiada transformación del espacio coordinado original. Los depósitos del calcio dentro del contorno aórtico obtenido son identificados utilizando un valor umbral y etiquetación de objetos. Los resultados finales de este método se encontraron certeros al comparárseles con anotaciones realizadas manualmente del borde de la aorta y de sus respectivas calcificaciones. Los resultados obtenidos en las etapas de localización y segmentación fueron evaluados en términos de la distancia entre centros, distancia entre contornos y superposición de volúmenes; mientras que la precisión de la etapa de detección del calcio fue determinada en términos de la puntuación de Agatston, el volumen de las calcificaciones y el número de lesiones. | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad EIA | |
dc.publisher | Ingeniería Biomédica | |
dc.publisher | Escuela de Ciencias de la Vida | |
dc.publisher | Envigado, Antioquia, Colombia | |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights | Derechos Reservados - Universidad EIA, 2008 | |
dc.title | Automated detection and quantification of calcifications in the ascending and descending Aorta In Non-Contrast Cardiac CT Images | |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | |