dc.date.accessioned2023-07-25T14:02:50Z
dc.date.available2023-07-25T14:02:50Z
dc.identifierhttp://redi.uady.mx:8080/handle/123456789/6171
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7799779
dc.descriptionLa enfermedad de Chagas, también llamada tripanosomiasis americana, es una enfermedad potencialmente mortal causada por el parásito protozoario Trypanosoma cruzi. Debido a que los parásitos permanecen ocultos principalmente en el músculo cardíaco, con el paso de los años la infección puede causar muerte súbita por arritmias cardiacas o insuficiencia cardiaca. En el presente trabajo se ofrece una técnica de segmentación semiautomática del ventrículo izquierdo en imágenes ecocardiográficas del modelo murino empleando técnicas de contornos activos sin bordes y segmentación de conjuntos de nivel basados en el uso de una forma a priori. El primer paso consta de construir una base de datos de imágenes segmentadas manualmente de las cuales se obtienen las máscaras, se promedian y mediante el algoritmo de reinicialización se calcula el conjunto de nivel. Después se aplica la técnica de contornos activos sin bordes la cual dada una imagen u0 y dado un contorno inicial C0 se pretende minimizar las funcionales, de tal manera que el contorno inicial sea lo más ajustado al contorno del objeto dentro de la imagen u0, a la cual se le añade una restricción de forma mediante los conjuntos de nivel calculados con anterioridad de tal manera que el algoritmo le de más peso a la forma del objeto que queremos encontrar (ventrículo izquierdo) que a las variaciones de intensidades de los pixeles. Las pruebas realizadas fueron en pacientes de control, a pesar de los artefactos característicos de este tipo de imágenes (atenuación, moteado, sombras y pérdida de señal) fue posible la segmentación de la región del ventrículo izquierdo bajo un pre procesamiento de las imágenes. El resultado final del algoritmo es una máscara que representa el contorno o región ocupado por el ventrículo izquierdo, es posible medir la precisión del algoritmo comparándolo con la máscara segmentada manualmente.
dc.descriptionANABEL MARTIN GONZALEZ; NIDIYARE HEVIA MONTIEL; CARLOS FRANCISCO BRITO LOEZA
dc.formatapplication/pdf
dc.subjectsegmentación de imagen
dc.subjectcontornos activos
dc.subjectmodelo murino
dc.subjecttrypanosoma cruzi
dc.titleAnálisis y procesamiento de imágenes ecocardiográficas en modelo murino.
dc.typeThesis
dc.audienceresearchers


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