63 resultados para Imágenes cerebrales
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This paper presents a new methodology, simple and affordable, for the definition and characterization of objects at different scales in high spatial resolution images. The objects have been generated by integrating texturally and spectrally homogeneous segments. The former have been obtained from the segmentation of Wavelet coefficients of the panchromatic image. The multi-scale character of this transform has yielded texturally homogeneous segments of different sizes for each of the scales. The spectrally homogeneous segments have been obtained by segmenting the classified corresponding multispectral image. In this way, it has been defined a set of objects characterized by different attributes, which give to the objects a semantic meaning, allowing to determine the similarities and differences between them. To demonstrate the capabilities of the methodology proposed, different experiments of unsupervised classification of a Quickbird image have been carried out, using different subsets of attributes and 1-D ascendant hierarchical classifier. Obtained results have shown the capability of the proposed methodology for separating semantic objects at different scales, as well as, its advantages against pixel-based image interpretation.
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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.
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La finalidad de esta ponencia se centra en dar a conocer la importancia de la geometría y, en general, de las Matemáticas en otras áreas del conocimiento y que ponen de manifiesto la importancia de las mismas.
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La medicina ha evolucionado de forma que las imágenes digitales tienen un papel de gran relevancia para llevar a cabo el diagnóstico de enfermedades. Son muchos y de diversa naturaleza los problemas que pueden presentar el aparato fonador. Un paso previo para la caracterización de imágenes digitales de la laringe es la segmentación de las cuerdas vocales. Hasta el momento se han desarrollado algoritmos que permiten la segmentación de la glotis. El presente proyecto pretende avanzar un paso más en el estudio, procurando asimismo la segmentación de las cuerdas vocales. Para ello, es necesario aprovechar la información de color que ofrecen las imágenes, pues es lo que va a determinar la diferencia entre una región y otra de la imagen. En este proyecto se ha desarrollado un novedoso método de segmentación de imágenes en color estroboscópicas de la laringe basado en el crecimiento de regiones a partir de píxeles-semilla. Debido a los problemas que presentan las imágenes obtenidas por la técnica de la estroboscopia, para conseguir óptimos resultados de la segmentación es necesario someter a las imágenes a un preprocesado, que consiste en la eliminación de altos brillos y aplicación de un filtro de difusión anisotrópica. Tras el preprocesado, comienza el crecimiento de la región a partir de unas semillas que se obtienen previamente. La condición de inclusión de un píxel en la región se basa en un parámetro de tolerancia que se determina de forma adaptativa. Este parámetro comienza teniendo un valor muy bajo y va aumentando de forma recursiva hasta alcanzar una condición de parada. Esta condición se basa en el análisis de la distribución estadística de los píxeles dentro de la región que va creciendo. La última fase del proyecto consiste en la realización de las pruebas necesarias para verificar el funcionamiento del sistema diseñado, obteniéndose buenos resultados en la segmentación de la glotis y resultados esperanzadores para seguir mejorando el sistema para la segmentación de las cuerdas vocales. ABSTRACT Medicine has evolved so that digital images have a very important role to perform disease diagnosis. There are wide variety of problems that can present the vocal apparatus. A preliminary step for characterization of digital images of the larynx is the segmentation of the vocal folds. To date, some algorithms that allow the segmentation of the glottis have been developed. This project aims to go one step further in the study, also seeking the segmentation of the vocal folds. To do this, we must use the color information offered by images, since this is what will determine the difference between different regions in a picture. In this project a novel method of larynx color images segmentation based on region growing from a pixel seed is developed. Due to the problems of the images obtained by the technique of stroboscopy, to achieve optimal results of the segmentation is necessary a preprocessing of the images, which involves the removal of high brightness and applying an anisotropic diffusion filter. After this preprocessing, the growth of the region from previously obtained seeds starts. The condition for inclusion of a pixel in the region is based on a tolerance parameter, which is adaptively determined. It initially has a low value and this is recursively increased until a stop condition is reached. This condition is based on the analysis of the statistical distribution of the pixels within the grown region. The last phase of the project involves the necessary tests to verify the proper working of the designed system, obtaining very good results in the segmentation of the glottis and encouraging results to keep improving the system for the segmentation of the vocal folds.
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Se analizan los diferentes sistemas automáticos no destructivos que controlan en tiempo real diferentes características de la madera y con especial incidencia en las técnicas de análisis de imágenes, indicando los principales sistemas que se aplican en la industria maderera, bien a nivel de investigación o incluso los sistemas que ya tienen uso comercial.
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El cáncer de próstata es el tipo de cáncer con mayor prevalencia entre los hombres del mundo occidental y, pese a tener una alta tasa de supervivencia relativa, es la segunda mayor causa de muerte por cáncer en este sector de la población. El tratamiento de elección frente al cáncer de próstata es, en la mayoría de los casos, la radioterapia externa. Las técnicas más modernas de radioterapia externa, como la radioterapia modulada en intensidad, permiten incrementar la dosis en el tumor mientras se reduce la dosis en el tejido sano. Sin embargo, la localización del volumen objetivo varía con el día de tratamiento, y se requieren movimientos muy pequeños de los órganos para sacar partes del volumen objetivo fuera de la región terapéutica, o para introducir tejidos sanos críticos dentro. Para evitar esto se han desarrollado técnicas más avanzadas, como la radioterapia guiada por imagen, que se define por un manejo más preciso de los movimientos internos mediante una adaptación de la planificación del tratamiento basada en la información anatómica obtenida de imágenes de tomografía computarizada (TC) previas a la sesión terapéutica. Además, la radioterapia adaptativa añade la información dosimétrica de las fracciones previas a la información anatómica. Uno de los fundamentos de la radioterapia adaptativa es el registro deformable de imágenes, de gran utilidad a la hora de modelar los desplazamientos y deformaciones de los órganos internos. Sin embargo, su utilización conlleva nuevos retos científico-tecnológicos en el procesamiento de imágenes, principalmente asociados a la variabilidad de los órganos, tanto en localización como en apariencia. El objetivo de esta tesis doctoral es mejorar los procesos clínicos de delineación automática de contornos y de cálculo de dosis acumulada para la planificación y monitorización de tratamientos con radioterapia adaptativa, a partir de nuevos métodos de procesamiento de imágenes de TC (1) en presencia de contrastes variables, y (2) cambios de apariencia del recto. Además, se pretende (3) proveer de herramientas para la evaluación de la calidad de los contornos obtenidos en el caso del gross tumor volumen (GTV). Las principales contribuciones de esta tesis doctoral son las siguientes: _ 1. La adaptación, implementación y evaluación de un algoritmo de registro basado en el flujo óptico de la fase de la imagen como herramienta para el cálculo de transformaciones no-rígidas en presencia de cambios de intensidad, y su aplicabilidad a tratamientos de radioterapia adaptativa en cáncer de próstata con uso de agentes de contraste radiológico. Los resultados demuestran que el algoritmo seleccionado presenta mejores resultados cualitativos en presencia de contraste radiológico en la vejiga, y no distorsiona la imagen forzando deformaciones poco realistas. 2. La definición, desarrollo y validación de un nuevo método de enmascaramiento de los contenidos del recto (MER), y la evaluación de su influencia en el procedimiento de radioterapia adaptativa en cáncer de próstata. Las segmentaciones obtenidas mediante el MER para la creación de máscaras homogéneas en las imágenes de sesión permiten mejorar sensiblemente los resultados de los algoritmos de registro en la región rectal. Así, el uso de la metodología propuesta incrementa el índice de volumen solapado entre los contornos manuales y automáticos del recto hasta un valor del 89%, cercano a los resultados obtenidos usando máscaras manuales para el registro de las dos imágenes. De esta manera se pueden corregir tanto el cálculo de los nuevos contornos como el cálculo de la dosis acumulada. 3. La definición de una metodología de evaluación de la calidad de los contornos del GTV, que permite la representación de la distribución espacial del error, adaptándola a volúmenes no-convexos como el formado por la próstata y las vesículas seminales. Dicha metodología de evaluación, basada en un nuevo algoritmo de reconstrucción tridimensional y una nueva métrica de cuantificación, presenta resultados precisos con una gran resolución espacial en un tiempo despreciable frente al tiempo de registro. Esta nueva metodología puede ser una herramienta útil para la comparación de distintos algoritmos de registro deformable orientados a la radioterapia adaptativa en cáncer de próstata. En conclusión, el trabajo realizado en esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas, y pretende servir como cimiento de futuros avances en el procesamiento de imagen médica en los tratamientos de radioterapia adaptativa en cáncer de próstata. Asimismo, se siguen abriendo nuevas líneas de aplicación futura de métodos de procesamiento de imágenes médicas con el fin de mejorar los procesos de radioterapia adaptativa en presencia de cambios de apariencia de los órganos, e incrementar la seguridad del paciente. I.2 Inglés Prostate cancer is the most prevalent cancer amongst men in the Western world and, despite having a relatively high survival rate, is the second leading cause of cancer death in this sector of the population. The treatment of choice against prostate cancer is, in most cases, external beam radiation therapy. The most modern techniques of external radiotherapy, as intensity modulated radiotherapy, allow increasing the dose to the tumor whilst reducing the dose to healthy tissue. However, the location of the target volume varies with the day of treatment, and very small movements of the organs are required to pull out parts of the target volume outside the therapeutic region, or to introduce critical healthy tissues inside. Advanced techniques, such as the image-guided radiotherapy (IGRT), have been developed to avoid this. IGRT is defined by more precise handling of internal movements by adapting treatment planning based on the anatomical information obtained from computed tomography (CT) images prior to the therapy session. Moreover, the adaptive radiotherapy adds dosimetric information of previous fractions to the anatomical information. One of the fundamentals of adaptive radiotherapy is deformable image registration, very useful when modeling the displacements and deformations of the internal organs. However, its use brings new scientific and technological challenges in image processing, mainly associated to the variability of the organs, both in location and appearance. The aim of this thesis is to improve clinical processes of automatic contour delineation and cumulative dose calculation for planning and monitoring of adaptive radiotherapy treatments, based on new methods of CT image processing (1) in the presence of varying contrasts, and (2) rectum appearance changes. It also aims (3) to provide tools for assessing the quality of contours obtained in the case of gross tumor volume (GTV). The main contributions of this PhD thesis are as follows: 1. The adaptation, implementation and evaluation of a registration algorithm based on the optical flow of the image phase as a tool for the calculation of non-rigid transformations in the presence of intensity changes, and its applicability to adaptive radiotherapy treatment in prostate cancer with use of radiological contrast agents. The results demonstrate that the selected algorithm shows better qualitative results in the presence of radiological contrast agents in the urinary bladder, and does not distort the image forcing unrealistic deformations. 2. The definition, development and validation of a new method for masking the contents of the rectum (MER, Spanish acronym), and assessing their impact on the process of adaptive radiotherapy in prostate cancer. The segmentations obtained by the MER for the creation of homogenous masks in the session CT images can improve significantly the results of registration algorithms in the rectal region. Thus, the use of the proposed methodology increases the volume overlap index between manual and automatic contours of the rectum to a value of 89%, close to the results obtained using manual masks for both images. In this way, both the calculation of new contours and the calculation of the accumulated dose can be corrected. 3. The definition of a methodology for assessing the quality of the contours of the GTV, which allows the representation of the spatial distribution of the error, adapting it to non-convex volumes such as that formed by the prostate and seminal vesicles. Said evaluation methodology, based on a new three-dimensional reconstruction algorithm and a new quantification metric, presents accurate results with high spatial resolution in a time negligible compared to the registration time. This new approach may be a useful tool to compare different deformable registration algorithms oriented to adaptive radiotherapy in prostate cancer In conclusion, this PhD thesis corroborates the postulated research hypotheses, and is intended to serve as a foundation for future advances in medical image processing in adaptive radiotherapy treatment in prostate cancer. In addition, it opens new future applications for medical image processing methods aimed at improving the adaptive radiotherapy processes in the presence of organ’s appearance changes, and increase the patient safety.
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La tomografía transaxial es una técnica radiográfica, que permite obtener imágenes de secciones bidimensionales, pertenecientes a estructuras tridimensionales mediante la exploración apropiada y utilizando algún tipo de radiación. En este trabajo se presentan los principios básicos de esta técnica, así como una visión general de los métodos de reconstrucción basados en el análisis de Fourier y sus respectivas versiones discretas con vista a su tratamiento en ordenadores digitales.
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Los pinares de repoblación del Parque Nacional de Sierra Nevada presentan graves problemas ecológicos debido al exceso de densidad y a la falta de actuaciones selvícolas durante las primeras etapas de crecimiento de los árboles plantados. En este trabajo se evalúan los efectos de tratamientos de claras con diferentes intensidades en la estructura, composición y regeneración de especies de frondosas en parcelas experimentales de pino, principalmente de Pinus halepensis L. Para la caracterización de la estructura se ha desarrollado y testado una nueva metodología que permite obtener la posición y diámetro de los pies a partir de fotografías estereoscópicas hemisféricas tomadas con el sistema de medición MU2005-01738, el cual ha sido desarrollado en el INIA. La información obtenida a partir de estas imágenes permitió calcular índices de patrón espacial, diferenciación, diversidad diamétrica y cobertura de las masas forestales. La diversidad de especies y la regeneración se caracterizaron a partir de inventarios florísticos. Los resultados indican que, en el proceso de estimación de variables estructurales de los árboles mediante el análisis de las imágenes tomadas, la identificación de árboles homólogos basado en el método de “region growing” a partir de un punto seleccionado por el usuario, es más precisa que la obtenida mediante clasificación automática de todos los píxeles de la imagen. Por otro lado, los índices obtenidos muestran que los tratamientos con claras juegan un papel clave en la dinámica de la diversidad estructural, aumentando la heterogeneidad espacial y contribuyendo a restablecer la dinámica sucesional y la diversidad de las masas de repoblación estudiadas.
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La tomografía transaxial es una técnica radiográfica, que permite obtener imágenes de secciones bidimensionales, pertenecientes a estructuras tridimensionales mediante la exploración apropiada y utilizando algún tipo de radiación. En este trabajo se presentan algunos de los algoritmos de reconstrucción, que tienen como característica común, el procesamiento de los datos directamente en el dominio real, excluyendo cualquier otro tipo de manipulación. Asimismo, se incluye una breve introducción a los métodos de reconstrucción analógicos.
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Con este proyecto se pretende crear un procedimiento general para la implantación de aplicaciones de procesado de imágenes en cámaras de video IP y la distribución de dicha información mediante Arquitecturas Orientadas a Servicios (SOA). El objetivo principal es crear una aplicación que se ejecute en una cámara de video IP y realice un procesado básico sobre las imágenes capturadas (detección de colores, formas y patrones) permitiendo distribuir el resultado del procesado mediante las arquitecturas SOA descritas en la especificación DPWS (Device Profile for Web Services). El estudio se va a centrar principalmente en la transformación automática de código de procesado de imágenes escrito en Matlab (archivos .m) a un código C ANSI (archivos .c) que posteriormente se compilará para la arquitectura del procesador de la cámara (arquitectura CRIS, similar a la RISC pero con un conjunto reducido de instrucciones). ABSTRACT. This project aims to create a general procedure for the implementation of image processing applications in IP video cameras and the distribution of such information through Service Oriented Architectures (SOA). The main goal is to create an application that runs on IP video camera and carry out a basic processing on the captured images ( color detection, shapes and patterns) allowing to distribute the result of process by SOA architectures described in the DPWS specification (Device Profile for Web Services). The study will focus primarily on the automated transform of image processing code written in Matlab files (. M) to ANSI C code files (. C) which is then compiled to the processor architecture of the camera (CRIS architecture , similar to the RISC but with a reduced instruction set).
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Desde finales del siglo pasado, el procesamiento y análisis de imágenes digitales, se ha convertido en una poderosa herramienta para la investigación de las propiedades del suelo a múltiples resoluciones, sin embargo todavía no existen los mejores resultados en cuanto a estos trabajos. El principal problema para investigar el drenaje vertical a partir de la distribución de humedad en un perfil de vertisol es la búsqueda de métodos factibles que usen este procedimiento. El objetivo general es implementar una metodología para el procesamiento y análisis de imágenes digitales, que permita caracterizar la distribución del contenido de humedad de un perfil de vertisol. Para el estudio, doce calicatas fueron excavadas en un Mazic Pellic Vertisol, seis de ellas en mayo 13/2011 y el resto en mayo 19/2011 después de moderados eventos de lluvia. Las imágenes RGB de los perfiles fueron tomadas con una cámara Kodak™; con tamaños seleccionados de 1600 x 945 píxeles cada una fue procesada para homogeneizar el brillo y se aplicaron filtros suavizadores de diferentes tamaños de ventana, hasta obtener el óptimo. Cada imagen se dividió en sus matrices componentes, seleccionando los umbrales de cada una para ser aplicado y obtener el patrón digital binario. Este último fue analizado a través de la estimación de dos exponentes fractales: dimensión de conteo de cajas (DBC) y dimensión fractal de interfase húmedo seco (Di). Además, fueron determinados tres coeficientes prefractales a la máxima resolución: número total de cajas interceptados en el plano del patrón (A), la lagunaridad fractal (λ1) y la entropía de Shannon (S1). Para todas las imágenes obtenidas, basado en la entropía, los análisis de clúster y de histogramas, el filtro espacial de 9x9 resultó ser el de tamaño de ventana óptimo. Los umbrales fueron seleccionados a partir del carácter bimodal de los histogramas. Los patrones binarios obtenidos mostraron áreas húmedas (blancas) y secas (negras) que permitieron su análisis. Todos los parámetros obtenidos mostraron diferencias significativas entre ambos conjuntos de patrones espaciales. Mientras los exponentes fractales aportan información sobre las características de llenado del patrón de humedad, los coeficientes prefractales representan propiedades del suelo investigado. La lagunaridad fractal fue el mejor discriminador entre los patrones de humedad aparente del suelo. ABSTRACT From last century, digital image processing and analysis was converted in a powerful tool to investigate soil properties at multiple resolutions, however, the best final procedure in these works not yet exist. The main problem to study vertical drainage from the moisture distribution, on a vertisol profile, is searching for suitable methods using these procedures. Our aim was to design a digital image processing methodology and its analysis to characterize the moisture content distribution of a vertisol profile. In this research, twelve soil pits were excavated on a bare Mazic Pellic Vertisol, six of them in May 13/2011 and the rest in May 19/2011 after a moderate rainfall event. Digital RGB images were taken from each vertisol pit using a Kodak™ camera selecting a size of 1600x945 pixels. Each soil image was processed to homogenized brightness and then a spatial filter with several window sizes was applied to select the optimum one. The RGB image obtained were divided in each matrix color selecting the best thresholds for each one, maximum and minimum, to be applied and get a digital binary pattern. This one was analyzed by estimating two fractal scaling exponents: box counting dimension (DBC
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El objetivo del presente Proyecto Fin de Carrera es la elaboración de cartografía base de la zona del Valle de Tamanart y la elaboración de un documento cartográfico que muestre la distribución de minerales en ella. Se pretende poder facilitar el reconocimiento del área arqueológica de estudio desde la perspectiva del análisis físico para correlacionar el material de superficie con la aparición de petroglifos o restos arqueológicos. En la investigación arqueológica de países emergentes es difícil contar con cartografía previa de la zona de interés en la realización de las campañas de campo. Se pretende plantear una metodología general de creación de cartografía básica y cartografía temática de distribución de minerales en superficie mediante técnicas de teledetección utilizando imágenes de satélite que sean gratuitas a través de la red. El proyecto consta de dos partes: 1. Confección de la cartografía base: - Primero: se realiza una breve descripción documentada de los aspectos físicos globales (geomorfológicos, geológicos, hidrológicos…) del área de estudio, a través de los documentos que puedan existir en Internet con acceso libre y con la información aportada por el grupo de investigación. - Segundo: Para poder obtener la base cartográfica se realiza el tratamiento de datos de las escenas de los satélites. Las escenas gratuitas disponibles han sido dos imágenes de la misma zona, una del satélite Landsat7 y otra del satélite Landsat5, descargadas del servidor GLOVIS (USGS Global Visualization Viewer). Confección de la cartografía temática: - Selección de la zona de estudio en las imágenes de teledetección ya tratadas en la primera parte del proyecto. - Clasificación de la imagen para usos de suelo. - Edición de la cartografía temática. El resultado del proyecto son la cartografía base y de coberturas superficiales de distribución de minerales sobre la que se ubican los yacimientos arqueológicos de la zona, yacimientos y paneles que fueron georreferenciados en la campaña de campo 2013. El PFC se realiza en colaboración con el Departamento de Prehistoria de la UNED, responsables de la investigación arqueológica en la zona de estudio.
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En este trabajo se presenta un procedimiento para la generación de cartografía vegetal basada en la clasificación de imágenes de satélite aplicable a los ecosistemas tropicales. Esta técnica constituye una alternativa eficaz para generar mapas detallados y actualizados en estos ecosistemas.
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Con el presente proyecto se ha pretendido realizar una clasificación de los distintos usos del suelo en la provincia de Toledo y de forma más precisa en el municipio de Talavera de la Reina. Se ha profundizado en los conocimientos sobre teledetección adquiridos durante los años de estudio de la titulación de Ingeniero Técnico en Topografía, cubriendo las aplicaciones más importantes. Para ello, en primer lugar se debe recopilar la información, en este caso se han utilizado dos imágenes Landsat 8 - OLI (19/4/2013 - 9/8/2013) y con el software adecuado se realiza la clasificación dividiendo el suelo en los usos más frecuentes de dicha zona. El resultado obtenido nos muestra los distintos usos del suelo en el año de estudio, 2013, y exponer el potencial de las técnicas de teledetección, para así poder interpretar y llegar a conocer temas de gran relevancia como el aprovechamiento del terreno o el desarrollo del sector agrícola en la zona. El procedimiento consta de la elaboración de los correspondientes documentos cartográficos de usos del suelo y vegetación para el año 2013 a partir de las imágenes de satélite.