Examinando por Autor "Rodriguez, Jhoel"
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Ítem Segmentación de hematomas epidurales, usando una técnica computacional no lineal en imágenes de tomografía computarizada cerebral(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2017) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Contreras, Julio; Vera, Maria; Salazar, Williams; Vargas, Sandra; Chacón, Gerardo; Rodriguez, JhoelMediante este trabajo se propone una técnica computacional no lineal para segmentar un hematoma epidural (EDH), presente en imágenes de tomografía computarizada multicapa. Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominio tridimensional. Ellas son: pre-procesamiento, segmentación, pos-procesamiento y entonación de parámetros. La etapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominada definición de un volumen de interés (VOI), se emplea un algoritmo de umbralización por bandas el cual permite, fundamentalmente, acotar el EDH considerado. En la segunda fase, identificada como filtrado, se aplica un banco de algoritmos computacionales para disminuir el impacto de los artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes. Los algoritmos que conforman esta fase son: el filtro de erosión morfológica (MEF) y el filtro de mediana (MF). Por otra parte, durante la etapa de segmentación se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A fin de compensar el efecto del MEF el EDH, segmentado preliminarmente, es sometido a la etapa de pos-procesamiento la cual se basa en la aplicación de un filtro de dilatación morfológica de tipo binaria (MDF). Durante la entonación de parámetros, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones dilatadas del EDH, obtenidas automáticamente, con la segmentación del EDH generada por un neurocirujano de manera manual. La combinación de parámetros que generan el Dc más elevado, permite establecer los parámetros óptimos de cada una de los algoritmos computacionales que conforman la técnica no lineal propuesta. Los resultados obtenidos permiten reportar un Dc superior a 0.90 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto neurocirujano y las producidas por la técnica computacional desarrollada.Ítem Segmentación de la válvula pulmonar a partir de imágenes de tomografía cardiaca usando una estrategia basada en realce por similaridad local(Cooperativa servicios y suministros 212518 RS, 2017) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Contreras-Velásquez, Julio; Bermúdez, Valmore; Del Mar, Atilio; Cuberos, María; Vivas, Marisela; Bautista, Nahid; Saenz, Frank; Rodriguez, JhoelEn el siguiente artículo se da a conocer el uso de la estrategia similaridad local, en la segmentación tridimensional (3D) de la válvula pulmonar en 20 imágenes cardiacas de tomografía computarizada multicapa, correspondientes al ciclo cardiaco completo de un sujeto. La estrategia consta de las siguientes etapas: a) pre-procesamiento, b) segmentación y c) entonación de parámetros. La etapa a) se aplica, preliminarmente al instante de diástole final y se divide en dos fases denominadas: Filtrado y Definición de una región de interés (ROI) y se emplea la técnica denominada realce por similaridad local (LSE). La aplicación de estas fases tiene por finalidad abordar los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste que poseen las mencionadas imágenes. La etapa b) permite la segmentación de la válvula pulmonar, mediante un algoritmo de agrupamiento denominado crecimiento de regiones (RG) el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. El RG es inicializado con un vóxel “semilla” el cual es detectado mediante un operador de inteligencia artificial denominado máquinas de soporte vectorial de mínimos cuadrados (LSSVM). Finalmente, durante la etapa c), una métrica denominada coeficiente de Dice (Dc) es utilizada para comparar las segmentaciones obtenidas mediante la estrategia propuesta y la segmentación generada, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de técnicas de filtrado que genera el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica posteriormente a las 19 imágenes 3D restantes, obteniéndose un Dc promedio comparable con el reportado en la literatura especializada.