Este documento describe la investigación sobre algoritmos de segmentación de imágenes médicas realizada por Gloria Bautista y Sonia Contreras de la Universidad Tecnológica de Bolívar. El objetivo es desarrollar métodos para extraer estructuras anatómicas de imágenes médicas y así ayudar en el diagnóstico de enfermedades. Se exploran técnicas como crecimiento de regiones, contornos activos y reconstrucción tridimensional para segmentar imágenes y superar retos como ruido y artefactos.
Este documento presenta información sobre la segmentación de imágenes en procesamiento digital de imágenes. Explica diferentes algoritmos y métodos de segmentación como detección de bordes, umbralización, crecimiento de regiones y transformada de Hough. También describe aplicaciones de la segmentación en visión artificial, teledetección, inspección industrial y análisis médico de imágenes. El objetivo es simplificar y extraer información de las imágenes mediante la división en partes u objetos significativos.
Este documento describe técnicas de segmentación de imágenes médicas aplicadas a imágenes de ultrasonido, incluyendo el crecimiento de regiones y los modelos de contornos activos. Explica que la segmentación se utiliza para extraer información clínica útil de las imágenes identificando formas y tomando medidas biométricas. También compara diferentes métodos de segmentación como los contornos activos, contornos activos geodésicos y modelos de formas activas.
Este documento resume varias técnicas de segmentación de imágenes, incluyendo métodos basados en umbrales, detección de bordes, regiones, agrupamiento, cuencas, ecuaciones diferenciales parciales y redes neuronales. Explica los conceptos básicos de cada técnica y proporciona ejemplos de algoritmos populares como K-means, difusión no lineal y segmentación por red neuronal.
Este documento trata sobre la segmentación de imágenes. Explica que la segmentación de imágenes implica la partición de una imagen en regiones semánticamente significativas. Detalla varios métodos de segmentación como los basados en umbrales, bordes y regiones. Describe algoritmos específicos como k-means, Otsu y Canny, y cómo estos detectan bordes y segmentan imágenes mediante umbrales y gradientes. El objetivo final de la segmentación es particionar imágenes en clases homogéneas según sus características.
Este documento presenta información sobre segmentación de imágenes. Cubre los logros de aprendizaje, contenido, introducción a la segmentación, objetivo y uso de la segmentación, proceso de segmentación, aplicaciones de segmentación, y diferentes algoritmos de segmentación como segmentación basada en características, segmentación basada en transiciones, y segmentación basada en modelos usando la transformada de Hough.
La segmentación de imágenes tiene como objetivo dividir una imagen digital en varias partes u objetos significativos. Existen varios algoritmos de segmentación como la segmentación basada en características (niveles de gris, color, textura), la segmentación basada en transiciones como la detección de bordes, y la segmentación basada en modelos como la Transformada de Hough. Esta transformada permite detectar líneas y curvas paramétricas en una imagen al mapear puntos de bordes en el espacio de parámetros de dichas curvas. La segmentación se utiliza
1) El documento presenta información sobre procesamiento de imágenes con MATLAB, incluyendo temas como segmentación de imágenes, detección de bordes, umbralización, y métodos como k-means, Otsu, Canny y Sobel. 2) Explica que la segmentación de imágenes implica particionar la imagen en regiones homogéneas y que los métodos de detección de bordes buscan encontrar los cambios abruptos de intensidad en una imagen. 3) Proporciona preguntas y respuestas sobre estos temas con el propósito de identificar
Este documento describe el proceso de planificación del tratamiento en radioterapia. Explica que la planificación involucra la digitalización de imágenes del paciente, la delimitación del tumor y órganos críticos, y la optimización computarizada de la colocación de los haces de radiación para calcular y distribuir la dosis de manera precisa. También describe las herramientas de software para la simulación, evaluación y documentación del plan de tratamiento antes de su administración al paciente. Finalmente, ofrece consideraciones clave para la compra e
Este documento presenta información sobre la segmentación de imágenes en procesamiento digital de imágenes. Explica diferentes algoritmos y métodos de segmentación como detección de bordes, umbralización, crecimiento de regiones y transformada de Hough. También describe aplicaciones de la segmentación en visión artificial, teledetección, inspección industrial y análisis médico de imágenes. El objetivo es simplificar y extraer información de las imágenes mediante la división en partes u objetos significativos.
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Este documento describe la radioterapia guiada por imágenes (IGRT), que utiliza imágenes obtenidas durante el tratamiento para mejorar la precisión de la entrega de la dosis. Explica que los sistemas IGRT actuales proporcionan imágenes volumétricas tridimensionales utilizando tomografía computarizada de haz cónico montada en el acelerador lineal o sistemas de ultrasonido y rayos X independientes. Además, describe varios equipos IGRT, incluidos sistemas basados en tomografía computarizada,
La segmentación de imágenes se refiere al proceso de particionar una imagen en regiones semánticamente significativas. El objetivo principal de la segmentación de imágenes es identificar regiones uniformes y homogéneas con fronteras bien definidas. La segmentación de imágenes médicas busca particionar la imagen en regiones con características similares. Los métodos de segmentación más conocidos son los basados en umbrales, bordes y regiones.
El documento trata sobre los conceptos y métodos de segmentación de imágenes. Explica que la segmentación de imágenes consiste en particionar la imagen en regiones semánticamente significativas. Describe los métodos de segmentación basados en umbrales, bordes y regiones, e incluye detalles sobre métodos específicos como Otsu, k-means, y detección de bordes con filtros como Sobel y Canny.
Este documento describe varios métodos de procesamiento digital de imágenes, incluyendo filtros para suavizar, eliminar ruido, realzar bordes y cambiar el contraste. Explica que el procesamiento digital de imágenes divide las imágenes en matrices de pixeles y asigna valores numéricos a la luminosidad de cada pixel, permitiendo aplicar transformaciones matemáticas para mejorar los detalles. También describe varios filtros comunes como el filtro gaussiano, de suavizado conservador y paso bajo/alto, así como operadores para detección de
Este documento describe el desarrollo de un algoritmo para contar glóbulos rojos mediante procesamiento digital de imágenes. El algoritmo utiliza una cámara conectada a un microscopio para capturar imágenes de muestras de sangre y luego aplica procesos como conversión a escala de grises, filtrado, segmentación y transformada de Hough para detectar y contar las células. Los resultados muestran que el algoritmo automatiza el conteo manual con un error promedio de solo el 4%.
Este documento describe varios métodos para la segmentación de imágenes, incluyendo crecimiento de regiones, conjunto de niveles y particionamiento gráfico. La segmentación de imágenes consiste en dividir una imagen en regiones homogéneas. Los métodos de crecimiento de regiones inician con semillas o píxeles individuales y agrupan píxeles similares iterativamente. El método del conjunto de niveles representa la evolución del contorno usando una función de nivel cero y propaga implícitamente el contorno. Los métodos de partic
Este documento describe varios artefactos comunes que pueden aparecer en mamografías digitales, incluyendo artefactos de movimiento del paciente, artefactos relacionados con el detector como imágenes fantasma o líneas horizontales defectuosas, y artefactos de procesamiento de software como la pérdida del borde de la mama. Explica cómo reconocer estos artefactos y las posibles soluciones como recalibrar la máquina, reparar el detector o mejorar el algoritmo de procesamiento.
Pontificia universidad católica del ecuador virtualizacionGabriel Solano
Este documento presenta información sobre diferentes métodos de segmentación de imágenes, incluyendo segmentación basada en umbrales, regiones, y bordes. Explica métodos como k-means, Otsu, y detección de bordes con filtros como Prewitt, Sobel, y Canny. También cubre conceptos como gradiente morfológico y el método RATS para selección automática de umbrales.
El documento trata sobre la segmentación de imágenes. Explica que la segmentación de imágenes es el proceso de particionar la imagen de manera semánticamente significativa, como encontrar objetos en la imagen. Describe los diferentes métodos de segmentación como los basados en umbrales, bordes y regiones. Explica algunos métodos específicos como Otsu y k-means para segmentación basada en umbrales y Canny y Sobel para detección de bordes.
Este documento presenta información sobre el reconocimiento de iris como método de autenticación biométrica. Explica que utiliza técnicas de reconocimiento de patrones en imágenes de alta resolución del iris para identificar individuos. Describe las etapas del proceso, que incluyen la captura de imágenes, pre-procesamiento, extracción de la zona de interés, transformación a coordenadas polares y algoritmos de verificación. También destaca ventajas como la estabilidad y alta densidad de información del iris, y desventaj
Paper 101 bustamante lefranc osorio lefranc ieee ica-acca2016Independiente
El documento presenta un nuevo algoritmo para la detección de cáncer de mama basado en el filtro Crêne. Este algoritmo produce imágenes con mejor contraste de las microcalcificaciones, lo que permite una mejor detección del cáncer de mama en menos tiempo que métodos anteriores. El filtro solo tiene un parámetro que permite observar la textura al cambiarlo.
Este documento describe un sistema de inspección inteligente para evaluar la calidad de rines de bicicleta mediante el uso de técnicas de visión artificial e inteligencia de imágenes. Explica conceptos clave como píxeles, sensores de cámaras, binarización e imágenes, y describe los componentes utilizados como una cámara y software. También detalla los pasos del desarrollo incluyendo la carga de imágenes, aplicación de algoritmos de color, binarización y procesamiento de imágenes para reconocer
Este documento introduce los conceptos básicos de la fotogrametría digital. Explica que la fotogrametría permite deducir la forma y dimensiones de un objeto a partir de fotografías, y que se usa comúnmente para generar modelos digitales de elevación y ortofotos. También describe los diferentes tipos de fotogrametría, el proceso fotogramétrico digital, y conceptos clave como puntos de apoyo, puntos homólogos, y modelos digitales de elevación, superficie y terreno.
Este documento describe el diseño de un detector de vehículos mediante clasificadores Haar. Se entrenó un clasificador para detectar automóviles obteniendo un 92.9% de detección correcta y procesamiento de 40 milisegundos. Los resultados superan técnicas como flujo óptico en más de un 30%. Se analizaron parámetros como características, tipo de clasificador, tamaño de patrón para optimizar el desempeño.
Este documento presenta preguntas y respuestas sobre segmentación de imágenes y detección de bordes. Explica que la segmentación de imágenes involucra la partición de una imagen en regiones semánticamente significativas y homogéneas. Describe métodos comunes de segmentación como umbrales, regiones y bordes. Específicamente, discute k-means, Otsu, gradientes morfológicos y filtros como Prewitt, Sobel y Canny para detección de bordes.
El documento trata sobre el procesamiento digital de imágenes. Explica que este involucra el procesamiento y análisis de imágenes mediante computadoras digitales, incluyendo la transformación, restauración y mejora de imágenes, así como la extracción de características y clasificación. Las imágenes digitales se representan como matrices numéricas y pueden ser editadas y almacenadas en una computadora. Existen diversas técnicas para procesar imágenes digitales.
Inteligencia artificial para detectar el cáncer de mamaPlain Concepts
Este documento describe cómo la inteligencia artificial puede ayudar en la detección del cáncer de mama mediante la clasificación de mamografías. Se propone un modelo de red neuronal convolucional para clasificar las vistas de las mamografías y asignarles un nivel BI-RADS. El modelo se entrenó con datos reales y obtuvo resultados comparables o mejores que los oncólogos, pudiendo ser una herramienta útil para la detección temprana de esta enfermedad.
Este documento resume las principales técnicas de segmentación de imágenes, incluyendo la detección de bordes, umbralización y segmentación basada en regiones. Explica que la segmentación divide una imagen en sus partes constituyentes u objetos para separar las partes de interés del resto. Luego describe brevemente cada una de las tres técnicas principales de segmentación.
Se presenta un método para la identificación automática de células epiteliales en tejidos de histología. Trabajo presentado en el marco del VIII Congreso Colombiano de Morfología -2012
Este documento presenta diferentes métodos de clasificación digital de imágenes, incluyendo la clasificación supervisada. Explica cómo seleccionar regiones de entrenamiento para definir las clases, calcular estadísticas de las regiones y clasificar la imagen asignando cada píxel a una clase. También describe un ejemplo práctico de clasificación supervisada usando el software ER Mapper 7.0, incluyendo cómo cargar la imagen, agregar una capa vectorial para definir regiones y seleccionar regiones de entrenamiento representativas de diferentes
El documento describe los conceptos de herencia y polimorfismo en programación orientada a objetos. La herencia permite crear nuevas clases a partir de clases existentes adoptando sus atributos y mejorándolos. El polimorfismo permite que diferentes objetos respondan de forma diferente a los mismos mensajes o operaciones. Se proveen ejemplos de herencia simple y sobrecarga de operadores como ilustración de estos conceptos.
Este documento analiza la eficiencia de dos algoritmos de ordenamiento: el método de selección y la inserción directa. Explica cómo calcular la complejidad en el peor, mejor y caso promedio para cada algoritmo. También incluye ecuaciones generales que resumen la complejidad de cada método y sus partes internas clave.
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cémilas para realizar la extracción del material desde el
frontón hasta la superficie
Cuando las excavaciones se ejecutan controlando la sección de excavación, de manera que se disturbe lo menos posible la
roca circundante considerando la vida útil que se debe dar a la roca, es cuando aparece el
concepto de “ que abarca,
globalmente, al proceso de excavación, control de la periferia, sostenimiento, revestimiento y consolidación de la excavación
1. Procesamiento
digital
de
imágenes
médicas.
Algoritmos
de
segmentación
Gloria
Isabel
Bautista
Lasprilla
Profesora
Asociada,
Facultad
de
Ingeniería
UNIVERSIDAD
TECNOLÓGICA
DE
BOLÍVAR
Estudiante
de
doctorado
en
ingeniería,
énfasis
en
electrónica
y
computación
Sonia
Helena
Contreras
Ortíz
UNIVERSIDAD
TECNOLÓGICA
DE
BOLÍVAR
Directora
de
Tesis
2. Introducción
• El
producto
de
está
investigación
debe
ayudar
en
el
diagnóstico
y
monitoreo
de
enfermedades.
• El
procesamiento
de
imágenes
médicas
permite
obtener
información
vital
observando
el
interior
del
cuerpo
humano
de
una
forma
no
invasiva.
• El
propósito
es
extraer,
con
ayuda
del
computador,
información
clínica
útil
acerca
de
estructuras
anatómicas
a
partir
de
imágenes
de
ultrasonido.
• Los
algoritmos
que
realizan
extracción
de
estructuras
de
interés
en
imágenes
son
conocidos
como
algoritmos
de
segmentación
de
imágenes.
3. Retos
Los
métodos
convencionales
para
reconstruir
estructuras
cardiacas
a
partir
de
imágenes
médicas
vienen
presentando
inconvenientes
a
la
hora
de
hacer
mediciones
cuantitativas
confiables.
El
ruido,
las
distorsiones,
los
artefactos
dificultan
las
tareas
de
segmentación,
análisis
y
reconstrucción
en
3D.
Por
lo
tanto
el
reto
se
tiene
en:
1. Las
tareas
de
segmentación
2. Y
la
reconstrucción
tridimensional.
4. Marco
conceptual
• Procesamiento
digital
de
señales
• Filtrado
digital
• Segmentación
de
imágenes
médicas
• Crecimiento
de
regiones
• Contornos
activos
• Análisis
de
algoritmos
y
complejidad
• Herramientas
y
algoritmos
de
Renderización.
7. Análisis
y
recolección
de
datos
• Evaluación
de
los
algoritmos
• Análisis
de
algoritmos
y
complejidad
• Calidad
de
Imágenes
• Señal
/
ruido
• Resolución
Recolección de
datos
• Imágenes
de
estudios
clínicos.
• Imágenes
tomadas
en
el
laboratorio
de
la
UTB.
• Imágenes
con
software
de
simulación.
8. Segmentación
de
imágenes
• La
segmentación
de
imágenes
se
refiere
a
su
división
en
regiones
conformadas
por
pixeles
que
comparten
ciertas
propiedades.
• La
segmentación
de
imágenes
médicas
se
realiza
para
identificar
formas
y
tomar
mediciones
biométricas.
• Los
métodos
de
segmentación
en
general
pueden
clasificarse
en
aquellos
que
se
basan
en
la
detección
de
bordes
y
en
los
que
realizan
identificación
de
regiones.
9. Contornos
activos
• Los
ASM
(Active
Shape Models)
se
basan
en
un
conjunto
de
imágenes
de
entrenamiento.
Construcción
de
modelos
a
partir
de
conjuntos
ejemplos.
• Un
modelo
es
entrenado
a
partir
de
un
conjunto
de
imágenes
(Dibujadas
por
un
experto).
• De
éstas
imágenes
se
captura
la
variabilidad
en
las
formas.
Se
construye
un
modelo
que
imite
la
variación.
• El
modelo
generado
junto
con
el
método
de
deformación
constituyen
un
algoritmo
robusto
y
eficiente
para
la
detección
de
contorno.
10. Imagen
de
entrenamiento
Se
muestra
los
diferentes
contornos
del
conjunto
de
datos
de
entrenamiento,
a
la
izquierda
contornos
alineados
en
escala,
rotación
y
desplazamiento.
A
la
derecha
contornos
alineados
en
rotación
y
desplazamiento.
11. Se
muestra
diferentes
imágenes
de
una
próstata
tomadas
con
ultrasonido
en
proceso
de
segmentación.
12. Las
gráficas
muestran
la
segmentación
de
dos
imágenes
médicas,
utilizando
el
algoritmo
del
método
contornos
activos.
13. Las
gráficas
muestran
la
segmentación
de
dos
imágenes
médicas,
utilizando
el
algoritmo
del
método
contornos
activos.
14. • Región
creciente
(region growing)
es
una
técnica
para
extraer
regiones
de
la
imagen.
• El
criterio
para
las
regiones
puede
estar
basado
en
información
de
intensidades
y/o
bordes
de
la
imagen.
• Este
método
requiere
de
un
punto
semilla
(seed point)
que
es
seleccionado
manualmente
por
el
usuario,
y
extrae
todos
los
pixeles
conectados
a
la
semilla,
que
cumplan
un
criterio
de
inclusión.
• Los
métodos
basados
en
el
crecimiento
de
regiones
constituyen
un
enfoque
flexible
y
poderoso
para
la
segmentación
de
imágenes,
orientado
a
la
búsqueda
de
regiones
homogéneas.
Crecimiento
de
regiones
15. Crecimiento
de
regiones
• El
criterio
para
semillas:
• Proximidad
y
• Similitud
de
los
grupos
de
pixeles.
• Luego
el
algoritmo
de
crecimiento
evoluciona
iterativamente
con
el
fin
de
incorporar
aquellos
vecinos
inmediatos
a
los
puntos
previamente
incluidos
que
satisfacen
un
criterio.
• Este
proceso
finaliza
cuando
no
hay
elementos
que
cumplan
tal
condición.
• La
salida
del
proceso
de
segmentación
consiste
en
un
conjunto
conectado
y
rotulado
de
puntos
de
la
imagen
que
han
resultado
incluidos
en
cada
una
de
las
regiones
de
interés.
16. Crecimiento
de
regiones
• El
algoritmo
de
crecimiento
de
región
fue
desarrollado
teniendo
en
cuenta
el
píxel
en
evaluación
𝑔" el
cual
es
aceptado
en
la
región,
si
cumple
con
el
siguiente
criterio:
𝑔" − 𝑔"$%
𝑀
< 𝐾
• En
donde
𝑔"$% es
el
píxel
previamente
aceptado,
• K
es
una
variable
que
indica
el
nivel
de
ruido
en
la
imagen.
• M
es
una
constante
de
normalización.
18. Las
gráficas
muestran
la
segmentación
de
dos
imágenes
médicas,
utilizando
el
algoritmo
del
método
crecimiento
de
regiones.
19. Crecimiento
de
regiones
• El
algoritmo
compara
el
gradiente
de
intensidad
contra
el
nivel
de
ruido
dentro
de
la
región
para
tomar
una
decisión
acerca
de
la
inclusión
de
píxeles.
• Si
el
gradiente
es
menor
que
el
nivel
de
ruido,
el
píxel
es
aceptado
en
la
región.
• Después
de
la
segmentación,
los
límites
de
la
región
están
suavizados.
20. Resultados
Las
gráficas
muestran
la
segmentación
de
dos
imágenes
médicas,
utilizando
el
algoritmo
del
método
de
región
creciente.
21. Conclusiones
• Se
presenta
un
enfoque
de
segmentación
de
imágenes
digitales
mediante
la
integración
de
algoritmos
basados
en
regiones
y
contornos
deformables.
• Los
resultados
preliminares
obtenidos
han
mostrado
su
aplicabilidad
al
lograr
contornos
en
algunas
imágenes.
• Se
continuará
con
la
experimentación
de
los
algoritmos
hasta
obtener
contornos
segmentados
de
calidad
para
su
utilización
en
renderización.
22. Por
su
atención
GRACIAS
CONTACTO
Ing.
Gloria
Isabel
Bautista
Lasprilla
• bautistalasprilla.gloriaisabel@gmail.com
• gloria@utbvirtual.edu.co
• gbautista@unitecnologica.edu.co
¿Preguntas?