1000 resultados para HUMANIDADES MéDICAS


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El presente artículo reconstruye el escenario en que la política universitaria estudiantil, a través de sus espacios de representación y participación, se estructura y posiciona en el marco de reapertura a la democracia. El caso de la Facultad de Humanidades permite figurar como se desarrolla esta compleja trama entre actores e intereses diversos

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Fil: Rozemblum, Cecilia. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

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Nuestro objetivo es compartir la experiencia de implementación y desarrollo en OJS del Portal de Revistas Científicas de la Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación (FaHCE) de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) a través del cual se publican en acceso abierto, bajo licencias Creative Commons, las revistas científicas de esta Unidad Académica, incluyendo tanto las electrónicas como las versiones digitales de las de formato papel. El proyecto Portal de Revistas, inaugurado en diciembre de 2012, a cargo del Area de Publicaciones, logró unificar el acceso a las revistas de la institución que integran el Núcleo Básico de Revistas Científicas Argentinas (CAICYT-CONICET). Su objetivo es facilitar la gestión editorial, el cumplimiento de la periodicidad y de los parámetros de evaluación sugeridos por las bases de datos regionales e internacionales y la automatización de los envíos a bases de datos para aumentar su visibilidad optimizando los tiempos de trabajo

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Desde hace tiempo ha habido mucho interés en la automatización de todo tipo de tareas en las que la intervención humana es esencial para que sean completadas con éxito. Esto es de especial interés si además se ciertas tareas que pueden ser perfectamente reproducibles y, o bien requieren mucha formación, o bien consumen mucho tiempo. Este proyecto está dirigido a la búsqueda de métodos para automatizar la anotación de imágenes médicas. En concreto, se centra en el apartado de delimitación de las regiones de interés (ROIs) en imágenes de tipo PET siendo éstas usadas con frecuencia junto con las imágenes de tipo CT en el campo de oncología para delinear volúmenes afectados por cáncer. Se pretende con esto ayudar a los hospitales a organizar y estructurar las imágenes de sus pacientes y relacionarlas con las notas clínicas. Esto es lo que llamaremos el proceso de anotación de imágenes y la integración con la anotación de notas clínicas respectivamente. En este documento nos vamos a centrar en describir cuáles eran los objetivos iniciales, los pasos dados para su consecución y las dificultades encontradas durante el proceso. De todas las técnicas existentes en la literatura, se han elegido 4 técnicas de segmentación, 2 de ellas probadas en pacientes reales y las otras 2 probadas solo en phantoms según la literatura. En nuestro caso, las pruebas, se han realizado en imágenes PET de 6 pacientes reales diagnosticados de cáncer. Los resultados han sido analizados y presentados. ---ABSTRACT---For a long period of time, there has been an increasing interest in automation of tasks where human intervention is needed in order to succeed. This interest is even greater if those tasks must be solved by qualifed specialists in the area and the task is reproducible or if the task is too time consuming. The main objective of this project is to find methods which can help to automate medical image annotation processes. In our specific case, we are willing to delineate regions of interest (ROIs) in PET images which are frequently used simultaneaously ith CT images in oncology to determine those volumes that are afected by cancer. With this process we want to help hospitals organize and have from their patient studies and to relate these images to the corpus annotations. We may call this the image annotation process and the integration with the corpus annotation respectively. In this document we are going to concentrate in the description of the initial objectives, the steps we had to go through and the di�culties we had to face during this process. From all existing techniques in the literature, 4 segmentation techniques have been chosen, 2 of them were tested in real patients and the other 2 were tested using phantoms according to the literature. In our case, the tests have been done using PET images from 6 real patients diagnosed with cancer. The results have been analyzed and presented.

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Se comenzó el trabajo recabando información sobre los distintos enfoques que se le había dado a la anotación a lo largo del tiempo, desde anotación de imágenes a mano, pasando por anotación de imágenes utilizando características de bajo nivel, como color y textura, hasta la anotación automática. Tras entrar en materia, se procedió a estudiar artículos relativos a los diferentes algoritmos utilizados para la anotación automática de imágenes. Dado que la anotación automática es un campo bastante abierto, hay un gran numero de enfoques. Teniendo las características de las imágenes en particular en las que se iba a centrar el proyecto, se fueron descartando los poco idoneos, bien por un coste computacional elevado, o porque estaba centrado en un tipo diferente de imágenes, entre otras cosas. Finalmente, se encontró un algoritmo basado en formas (Active Shape Model) que se consideró que podría funcionar adecuadamente. Básicamente, los diferentes objetos de la imagen son identicados a partir de un contorno base generado a partir de imágenes de muestra, siendo modicado automáticamente para cubrir la zona deseada. Dado que las imágenes usadas son todas muy similares en composición, se cree que puede funcionar bien. Se partió de una implementación del algoritmo programada en MATLAB. Para empezar, se obtuvieron una serie de radiografías del tórax ya anotadas. Las imágenes contenían datos de contorno para ambos pulmones, las dos clavículas y el corazón. El primer paso fue la creación de una serie de scripts en MATLAB que permitieran: - Leer y transformar las imágenes recibidas en RAW, para adaptarlas al tamaño y la posición de los contornos anotados - Leer los archivos de texto con los datos de los puntos del contorno y transformarlos en variables de MATLAB - Unir la imagen transformada con los puntos y guardarla en un formato que la implementación del algoritmo entendiera. Tras conseguir los ficheros necesarios, se procedió a crear un modelo para cada órgano utilizando para el entrenamiento una pequeña parte de las imágenes. El modelo obtenido se probó con varias imágenes de las restantes. Sin embargo, se encontro bastante variación dependiendo de la imagen utilizada y el órgano detectado. ---ABSTRACT---The project was started by procuring information about the diferent approaches to image annotation over time, from manual image anotation to automatic annotation. The next step was to study several articles about the diferent algorithms used for automatic image annotation. Given that automatic annotation is an open field, there is a great number of approaches. Taking into account the features of the images that would be used, the less suitable algorithms were rejected. Eventually, a shape-based algorithm (Active Shape Model) was found. Basically, the diferent objects in the image are identified from a base contour, which is generated from training images. Then this contour is automatically modified to cover the desired area. Given that all the images that would be used are similar in object placement, the algorithm would probably work nicely. The work started from a MATLAB implementation of the algorithm. To begin with, a set of chest radiographs already annotated were obtained. These images came with contour data for both lungs, both clavicles and the heart. The first step was the creation of a series of MATLAB scripts to join the RAW images with the annotation data and transform them into a format that the algorithm could read. After obtaining the necessary files, a model for each organ was created using part of the images for training. The trained model was tested on several of the reimaining images. However, there was much variation in the results from one image to another. Generally, lungs were detected pretty accurately, whereas clavicles and the heart gave more problems. To improve the method, a new model was trained using half of the available images. With this model, a significant inprovement of the results can be seen.

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Hoy día, en la era post genómica, los ensayos clínicos de cáncer implican la colaboración de diversas instituciones. El análisis multicéntrico y retrospectivo requiere de métodos avanzados para garantizar la interoperabilidad semántica. En este escenario, el objetivo de los proyectos EURECA e INTEGRATE es proporcionar una infraestructura para compartir conocimientos y datos de los ensayos clínicos post genómicos de cáncer. Debido en gran parte a la gran complejidad de los procesos colaborativos de las instituciones, provoca que la gestión de una información tan heterogénea sea un desafío dentro del área médica. Las tecnologías semánticas y las investigaciones relacionadas están centradas en búsqueda de conocimiento de la información extraída, permitiendo una mayor flexibilidad y usabilidad de los datos extraidos. Debido a la falta de estándares adoptados por estas entidades y la complejidad de los datos procedentes de ensayos clínicos, una capacidad semántica es esencial para asegurar la integración homogénea de esta información. De otra manera, los usuarios finales necesitarán conocer cada modelo y cada formato de dato de las instituciones participantes en cada estudio. Para proveer de una capa de interoperabilidad semántica, el primer paso es proponer un\Common Data Model" (CDM) que represente la información a almacenar, y un \Core Dataset" que permita el uso de múltiples terminologías como vocabulario compartido. Una vez que el \Core Dataset" y el CDM han sido seleccionados, la manera en la que realizar el mapping para unir los conceptos de una terminología dada al CDM, requiere de una mecanismo especial para realizar dicha labor. Dicho mecanismo, debe definir que conceptos de diferentes vocabularios pueden ser almacenados en determinados campos del modelo de datos, con la finalidad de crear una representación común de la información. El presente proyecto fin de grado, presenta el desarrollo de un servicio que implementa dicho mecanismo para vincular elementos de las terminologías médicas SNOMED CT, LOINC y HGNC, con objetos del \Health Level 7 Reference Information Model" (HL7 RIM). El servicio propuesto, y nombrado como TermBinding, sigue las recomendaciones del proyecto TermInfo del grupo HL7, pero también se tienen en cuenta cuestiones importantes que surgen al enlazar entre las citadas terminologas y el modelo de datos planteado. En este proceso de desarrollo de la interoperabilidad semántica en ensayos clínicos de cáncer, los datos de fuentes heterogéneas tienen que ser integrados, y es requisito que se deba habilitar una interfaz de acceso homogéneo a toda esta información. Para poder hacer unificar los datos provenientes de diferentes aplicaciones y bases de datos, es esencial representar todos estos datos de una manera canónica o normalizada. La estandarización de un determinado concepto de SNOMED CT, simplifica las recomendaciones del proyecto TermInfo del grupo HL7, utilizadas para poder almacenar cada concepto en el modelo de datos. Siguiendo este enfoque, la interoperabilidad semántica es conseguida con éxito para conceptos SNOMED CT, sean o no post o pre coordinados, así como para las terminologías LOINC y HGNC. Los conceptos son estandarizados en una forma normal que puede ser usada para unir los datos al \Common Data Model" basado en el RIM de HL7. Aunque existen limitaciones debido a la gran heterogeneidad de los datos a integrar, un primer prototipo del servicio propuesto se está utilizando con éxito en el contexto de los proyectos EURECA e INTEGRATE. Una mejora en la interoperabilidad semántica de los datos de ensayos clínicos de cáncer tiene como objetivo mejorar las prácticas en oncología.