Repositorio :: Examinando por Autor "Vera, Miguel"

Examinando por Autor "Vera, Miguel"

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Angiocardiología por rayos X
(Researchgate, 2017) Bravo, Antonio J.; Roa, Felida; Vera, Miguel; Contreras-Velásquez, Julio; Vera, María; Chacón, José; Wilches- Durán, Sandra; Graterol-Rivas, Modesto; Riaño-Wilches, Daniela; Rojas, Joselyn; Bermúdez, Valmore
La radiología permite obtener una película radiográfica de la imagen de una parte del cuerpo humano, por su exposición a los rayos X. Cuando la radiación X atraviesa el objeto bajo estudio, sufre una atenuación que depende de la densidad y el espesor del objeto. Los rayos atenuados llegan a un a un receptor que puede ser la película fotográfica, produciendo así una imagen cuyo contraste facilitará el diagnóstico médico. La angiografía es un procedimiento radiológico usado para observar el flujo de sangre, en cualquier órgano del cuerpo. Bajo este procedimiento destacan la angiografía cardiaca para observar las arterias coronarias, la angiografía vascular para estudiar la irrigación del cerebro, y la ventriculografía, para observar la cavidad ventricular. En el presente artículo, se presentan un conjunto de técnicas desarrolladas para el procesamiento de imágenes adquiridas durante procedimientos de angiografía cardiaca.
Assessment of methods for volumetric quantification of intracerebral hematomas in computerized tomography images
(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2018) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Barrera, Doris; Valbuena, Oscar; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Hernández, Carlos; Vivas, Marisela; Borrero, Maryury; Molina, Ángel Valentín; Martínez, Luis Javier; Salazar, Juan; Gelvez, Elkin; Contreras, Yudith; Sáenz, Frank
This work evaluates the performance of computational methods aimed at volume generation of five intracerebral hematomas (ICH), present in multi-layer computed tomography images, by means of three complementary steps. First. A ground truth volume or reference volume (RV) is considered. This RV is obtained, by a neurosurgeon, using the manual planimetric method (MPM). In a second step, the volumetry of the 5 ICH’s is obtained considering both the original version of the ABC/2 method and two of its variants, identified in this paper as ABC/3 method and 2ABC/3 method. The ABC methods allow for calculating hematoma volume under the geometric assumption that the ICH has an ellipsoidal shape. In a third step, a smart automatic technique (SAT) is implemented to generate the three-dimensional segmentation of each ICH. In the context of the present work, the expression SAT method is used to refer to the new methodology proposed to calculate the volume of the ICH. In order to evaluate the performance of the SAT, the Dice coefficient (Dc) is used to compare the dilated segmentations of the ICH with the ICH segmentations generated, manually, by a neurosurgeon. Finally, the percentage relative error is calculated as a measure to evaluate the methodologies considered. The results show that the SAT method exhibits the best performance, generating an average percentage error of less than 3%.
Automatic centerline extraction of left coronary artery from X–ray rotational angiographic images
(International Society For Optical Engineering, 2018) Chacón, Gerardo; Rodríguez, Johel; Bermúdez, Valmore; Vera, Miguel; Madriz, Delia; Bravo, Antonio
Rotational X-ray coronary angiography is a medical imaging technique safe and effective in identifying of the luminal disease, which considers a significant reduction in radiation exposure and contrast medium volume compared to conventional angiography. The main objective of this research is to propose a computational approach to automatically extract a description of the morphopatological shape of the left coronary artery by means the centerlines of this vessel. The proposal is based on a sequential design which involves image enhancement, identification of all the types of vascular points belonging to the vascular system, construction of the coronary tree and tracking of the centerlines along the rotational angiography sequence. Some results obtained after applying this method to monoplane rotational X–ray image sequences are presented.
Automatic segmentation of a cerebral glioblastoma using a smart computational technique
(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2018) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Valbuena, Oscar; Hoyos, Diego; Arias, Yeni; Contreras, Yudith; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Borrero, Maryury; Vivas, Marisela; Hernández, Carlos; Barrera, Doris; Molina, Ángel Valentín; Martínez, Luis Javier; Salazar, Juan; Gelvez, Elkin
We propose an intelligent computational technique for the image segmentation of a type IV brain tumor, identified as multiform glioblastoma (MGB), which is present in multi-layer computed tomography images. This technique consists of 3 stages developed in the three-dimensional domain. They are: pre-processing, segmentation and validation. During the validation stage, the Dice coefficient (Dc) is considered in order to compare the segmentations of the MGB, obtained automatically, with the segmentations of the MGB generated manually, by a neuro-oncologist. The combination of parameters linked to the highest Dc, allows to establish the optimal parameters of each of the computational algorithms that make up the proposed nonlinear technique. The obtained results allow to report a Dc higher than 0.88, validating a good correlation between the manual segmentations and those produced by the computational technique developed.
Automatic segmentation of a meningioma using a computational technique in magnetic resonance imaging
(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2018) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Molina, Ángel Valentín; Valbuena, Oscar; Vivas, Marisela; Cuberos, María; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Borrero, Maryury; Hernández, Carlos; Barrera, Doris; Martínez, Luis Javier; Salazar, Juan; Gelvez, Elkin; Contreras, Yudith; Sáenz, Frank
Through this work we propose a computational technique for the segmentation of a brain tumor, identified as meningioma (MGT), which is present in magnetic resonance images (MRI). This technique consists of 3 stages developed in the three-dimensional domain: pre-processing, segmentation and post-processing. The percent relative error (PrE) is considered to compare the segmentations of the MGT, generated by a neuro-oncologist manually, with the dilated segmentations of the MGT, obtained automatically. The combination of parameters linked to the lowest PrE, provides the optimal parameters of each computational algorithm that makes up the proposed computational technique. Results allow reporting a PrE of 1.44%, showing an excellent correlation between the manual segmentations and those produced by the computational technique developed.
Automatic segmentation of epidural hematomas using a computational technique based on intelligent operators: a clinical utility
(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2018) Salazar, Juan; Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Valbuena, Oscar; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Gelvez, Elkin; Contreras, Yudith; Borrero, Maryury; Vivas, Marisela; Barrera, Doris; Hernández, Carlos; Molina, Ángel Valentín; Martínez, Luis Javier; Sáenz, Frank
This paper proposes a non-linear computational technique for the segmentation of epidural hematomas (EDH), present in 7 multilayer computed tomography brain imaging databases. This technique consists of 3 stages developed in the three-dimensional domain, namely: pre-processing, segmentation and quantification of the volume occupied by each of the segmented EDHs. To make value judgments about the performance of the proposed technique, the EDH dilated segmentations, obtained automatically, and the EDH segmentations, generated manually by a neurosurgeon, are compared using the Dice coefficient (Dc). The combination of parameters linked to the highest Dc value, defines the optimal parameters of each of the computational algorithms that make up the proposed nonlinear technique. The obtained results allow the reporting of a Dc superior to 0.90 which indicates a good correlation between the manual segmentations and those produced by the computational technique developed. Finally, as an immediate clinical application, considering the automatic segmentations, the volume of each hematoma is calculated considering both the voxel size of each database and the number of voxels that make up the segmented hematomas.
La base de la pirámide y la innovación frugal en América Latina
(Publicaciones Científicas Universidad del Zulia, 2017-03) Graterol Rivas, Modesto Eloi; Mendoza Bernal, María Inés; Contreras Velásquez, Julio César; Graterol Silva, Rosemily; Espinosa Castro, Jhon Franklin; Ruscheinsky, Aloísio; Mazuera, Rina; Albornoz, Neida; Chacón, José; Tinoco, Antonio; Salinas, José; Lameda, Carlos; García, Adriana; García, Lizbeth; Castilla, Marly; Díaz, Edgar; Guerrero, Luisa; Rodríguez, Nuvia; Moncada, Anderson; Cardozo, Lizeth; Bonilla, Nidia; Riaño, Manuel; Torrado, Javier; Salomón, Jessica; Salón, Yesica; Raynaud, Nathalie; Calderón, Linda; Calderón, Oscar; Martínez, Leida; Ramírez, Carolina; Mantilla, Linda; Grisales, Sindy; Justacaro, Carolina; Nieto, Marcela; Santafé, Akever; Alarcón, María; Martínez, Catalina; Martínez, Magda; Aguilar, Andrea; Jaimes, Dany; Rodríguez, Teófilo; Montánchez, María; Carrillo, Sandra; Barrera, Emerson; Rodríguez, Johel; Flórez, Anderson; Mojica, Fanny; Ortega, Angie; Graterol, Angela; Montes De Oca, Yorbeth; Arellano, Madelein; Kunath, Irene; Acuña, Marianela; Arenas, Vivian; Cadrazco, John; Amaya, Ana; Mosquera, Jemay; Villamarín, Claudia; Pernia, Mauricio; Bermúdez Pirela, Valmore; Garicano, Carlos; Wilches, Sandra; Vera, Miguel; Portocarrero, Lorenzo; Duque, Oscar; Arias, Victor A.; Bautista, Nahid; Bautista, María J.; Torres, Silvia; Contreras, Marifel; Trujillo, Ever; Triana, Margarita; Acevedo, Juan; Rodríguez, Olga; Meneses, José; Cerda, Marcos; Pérez, Pablo; Melo, Maryury; Suárez, Ledy; Rincón, María; Armesto, Orlando; Gutiérrez, Edgar; Flórez, Marcela; Cano, Abel
Desde un punto de vista demográfico, la Base de la Pirámide conocida por sus siglas en inglés como BoP, es una población compuesta por cerca de 4.500 millones de personas en el ámbito mundial que viven con menos de 3000 dólares de ingresos por año y que según World Resources Institute se estima en un valor de aproximadamente 5 trillones de dólares en paridad de poder adquisitivo. Sin embargo, en la actualidad, cada vez la brecha entre los ingresos de los pobres y ricos es mayor, dificultando el acceso a la economía global de personas de baja capacidad de compra, resultado de la falta de interés en esta población por parte de actores del ecosistem a económico. El presente libro por capítulos de investigación, muestra a través de revisiones bibliográficas o resultados de investigación, generalidades de la BoP, específicamente en la región de Norte de Santander, Colombia. Está dividido en tres secciones: la primera contextualiza generalidades de la BoP en América Latina; la segunda presenta investigaciones desde la perspectiva social, psicológica y cultural con algunas propuestas de inclusión para la población de estudio; finalmente la tercera sección tiene como objetivo mostrar la oportunidad que existe en la BoP en términos económicos, abordando constructos modernos como la innovación frugal y el neuromarketing como estrategias para que las empresas privadas sean exitosas al incluir la BoP como un segmento de mercado potencial.
Computational assessment of stomach tumor volume from multi-slice computerized tomography images in presence of type 2 cancer [version 2; referees: 1 approved, 1 not approved]
(F1000 Research Ltda., 2018-07) Chacón, Gerardo; Rodríguez, Johel E.; Bermúdez, Valmore; Vera, Miguel; Hernández, Juan Diego; Vargas, Sandra; Pardo, Aldo; Lameda, Carlos; Madriz, Delia; Bravo, Antonio J.
Background: The multi–slice computerized tomography (MSCT) is a medical imaging modality that has been used to determine the size and location of the stomach cancer. Additionally, MSCT is considered the best modality for the staging of gastric cancer. One way to assess the type 2 cancer of stomach is by detecting the pathological structure with an image segmentation approach. The tumor segmentation of MSCT gastric cancer images enables the diagnosis of the disease condition, for a given patient, without using an invasive method as surgical intervention. Methods: This approach consists of three stages. The initial stage, an image enhancement, consists of a method for correcting non homogeneities present in the background of MSCT images. Then, a segmentation stage using a clustering method allows to obtain the adenocarcinoma morphology. In the third stage, the pathology region is reconstructed and then visualized with a three–dimensional (3–D) computer graphics procedure based on marching cubes algorithm. In order to validate the segmentations, the Dice score is used as a metric function useful for comparing the segmentations obtained using the proposed method with respect to ground truth volumes traced by a clinician. Results: A total of 8 datasets available for patients diagnosed, from the cancer data collection of the project, Cancer Genome Atlas Stomach Adenocarcinoma (TCGASTAD) is considered in this research. The volume of the type 2 stomach tumor is estimated from the 3–D shape computationally segmented from the each dataset. These 3–D shapes are computationally reconstructed and then used to assess the morphopathology macroscopic features of this cancer. Conclusions: The segmentations obtained are useful for assessing qualitatively and quantitatively the stomach type 2 cancer. In addition, this type of segmentation allows the development of computational models that allow the planning of virtual surgical processes related to type 2 cancer.
A computational methodology for the staging of lung tumors considering geometric descriptors
(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2020) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Bravo, Antonio
Lung diseases diagnosis, specifically the presence of lung tumors, is usually performed with the support of radiological techniques. Computed tomography is the most widely used imaging technique to confirm the presence of this disease. When several researchers require identifying the morphology of these tumors, they deal problems related to the poor delimitation of the borders associated with the anatomical structures that compound the lung, Poisson noise, the streak artifact and the non-homogeneity of gray levels that define each object in the chest images. In this paper, a methodology has been presented to identify in which stage (staging) the mentioned tumors are. For this, first, anisotropic diffusion filter and magnitude of the gradient filter are used in order to address the aforementioned problems. Second, a smart operator and the level set lgorithm are used to segment lung tumors. Finally, considering these segmentations, a set of geometric descriptors is obtained, and it allows staging of such tumors to be precisely established, generating results that are in high correspondence with the reference data, linked to the analyzed tagged images.
Desarrollo de una interfaz gráfica de usuario con técnicas de procesamiento de imágenes para imágenes gástricas
(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2018) Clavijo Carrero, Karla Lorena; Patiño Ballesteros, Yair Sebastián; Torrado Contreras, Mónica Andrea; Vera, Miguel
El cáncer gástrico (CG) en Colombia, es la primera causa de muerte en hombres y la tercera en las mujeres, además, está entre los países con más alta tasa de incidencia (17,4 a 48,2 por cada 100.000 habitantes). Teniendo en cuenta la alta incidencia de CG, así como la mortalidad originada por el mismo, este tumor representa para Colombia un verdadero problema de salud pública. El carcinoma representa un desafío a la exactitud de diagnóstico en su estado precoz (Jurado, 2008). Por estas razones, mediante esta investigación se presenta una exploración de los diversos métodos utilizados para la detección de lesiones y el despistaje del cáncer, con una especial atención en el cáncer gástrico. Adicionalmente, se presenta una aproximación al problema de segmentación de las estructuras gástricas y se analizan los fundamentos teóricos de los métodos de segmentación más utilizados en el área médica. Por esto incurrir a una interfaz gráfica que permita al gastroenterólogo mejorar la visualización de las imágenes, tanto como reducir los tiempos en que pueda hacer el diagnostico al paciente teniendo como fin de mejorar la calidad de la imagen en el lugar donde se detecta el cáncer, supone comodidad, rapidez y seguridad para el mundo de la medicina.
Description and use of Three-Dimensional Numerical Phantoms of Cardiac Computed Tomography Images
(MDPI, 2022) Vera, Miguel; Bravo, Antonio
The World Health Organization indicates the top cause of death is heart disease. These diseases can be detected using several imaging modalities, especially cardiac computed tomography (CT), whose images have imperfections associated with noise and certain artifacts. To minimize the impact of these imperfections on the quality of the CT images, several researchers have developed digital image processing techniques (DPIT) by which the quality is evaluated considering several metrics and databases (DB), both real and simulated. This article describes the processes that made it possible to generate and utilize six three-dimensional synthetic cardiac DBs or voxels-based numerical phantoms. An exhaustive analysis of the most relevant features of images of the left ventricle, belonging to a real CT DB of the human heart, was performed. These features are recreated in the synthetic DBs, generating a reference phantom or ground truth free of imperfections (DB1) and five phantoms, in which Poisson noise (DB2), stair-step artifact (DB3), streak artifact (DB4), both artifacts (DB5) and all imperfections (DB6) are incorporated. These DBs can be used to determine the performance of DPIT, aimed at decreasing the effect of these imperfections on the quality of cardiac images.
Diagnóstico y caracterización de cáncer mamario en seres humanos: Una revisión
(Universidad Central de Venezuela, 2021) Sandra Vargas, Sandra; Vera, Miguel
El cáncer de mama es una enfermedad de tipo clonal ya sea por mutación adquirida o por mutación de línea germinal que introduce una transformación significativa en la estructura anatómica del parénquima mamario o en los elementos que le sirven de soporte. En diversos países, las alarmantes estadísticas asociadas con la muerte por este tipo de cáncer justifican el enorme esfuerzo que está haciendo la comunidad internacional para abordar este problema de salud. Mediante el presente trabajo, para construir el estado del arte actual del cáncer mamario, se realizó una revisión sistemática de diversas fuentes de información que incluyó un total de ochenta y cinco documentos o unidades de análisis. Los hallazgos fundamentales muestran que, históricamente, se ha producido una constante evolución en el desarrollo y perfeccionamiento tanto de la terapéutica como de las técnicas de detección del cáncer mamario, lo cual ha estado respaldado por la incorporación de los avances tecnológicos en la rutina clínica y en la cultura de los sujetos aquejados por esta patología. En ese sentido, el análisis de los mencionados documentos permitió detectar una importante transformación de los protocolos de diagnóstico y seguimiento de este tipo de cáncer, una profusa aplicación de las técnicas imagenológicas médicas y un visible posicionamiento de las técnicas de aprendizaje automático, especialmente de los operadores de inteligencia artificial, como elementos fundamentales para el desarrollo de un sinnúmero de estrategias bioingenieriles las cuales pueden ser muy útiles como apoyo clínico para los especialistas oncólogos que estudian el cáncer mamario.
Digital processing of medical images: application in synthetic cardiac datasets using the CRISP_DM methodology
(Sociedad Latinoamericana de Hipertensión, 2018) Contreras, Yudith; Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Valbuena, Oscar; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Borrero, Maryury; Barrera, Doris; Hernández, Carlos; Molina, Ángel Valentín; Martínez, Luis Javier; Sáenz, Frank; Vivas, Marisela; Salazar, Juan; Gelvez, Elkin
In this work an adaptation of the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology, in the context of digital medical image processing is proposed. Specifically, synthetic images reported in the literature are used as numerical phantoms. Construction of the synthetic images was inspired by a detailed analysis of some of the imperfections found in the real multilayer cardiac computed tomography images. Of all the imperfections considered, only Poisson noise was selected and incorporated into a synthetic database. An example is presented in which images contaminated with Poisson noise are processed and then subject to two classical digital smoothing techniques, identified as Gaussian filter and anisotropic diffusion filter. Additionally, the peak of the signal-to-noise ratio (PSNR) is considered as a metric to analyze the performance of these filters.
Ecocardiografía aumentada basada en una estrategia computacional híbrida
(Saber UCV, Universidad Central de Venezuela, 2021) Vera, Miguel; Bravo, Antonio; Del Mar, Atilio; Vera, María; Huérfano, Yoleidy
El ultrasonido (US) es el principio físico básico que, en el contexto imagenológico médico, permite la generación de imágenes ecográficas de diversas estructuras del cuerpo humano. Usualmente, la ecocardiografía transtorácica bidimensional (ET2) es una técnica disponible en la mayoría de centros de atención médica y puede generar, de manera no invasiva y económica, imágenes de casi todas las regiones del corazón. No obstante, la información contenida en estas representaciones gráficas se ve afectada por imperfecciones que afectan su calidad, entre las cuales destaca el ruido ultrasónico moteado. Tales imperfecciones, por una parte, constituyen un verdadero desafío para quienes deben analizar las imágenes ET2 y, por la otra, abre la posibilidad para la búsqueda de alternativas tendientes a elevar la calidad de la información obtenida en la ecografía recurriendo a variantes de modalidades de US, así como al uso de otras técnicas imagenológicas más complejas ó técnicas de procesamiento digital de imágenes (PDI). En el presente artículo se considera la aplicación de una PDI híbrida basada en similaridad y transformada de copa de sombrero blanco que acondiciona, adecuadamente, imágenes de ET2 posibilitando una mejor visualización de las estructuras anatómicas presentes en ellas. Este hecho puede contribuir, preliminarmente, en dos direcciones: a) Reducir la necesidad de considerar variantes de US como, por ejemplo, el US de contraste o emplear otras modalidades de imagen que si bien es cierto mejoran la apariencia de las imágenes, constituyen opciones más costosas que afectan los recursos económicos de los pacientes y de los centros de salud. b) Proporcionar a los cardiólogos imágenes de mejor aspecto cualitativo que les permitan obtener descriptores útiles en el diagnóstico de diversas enfermedades del corazón.
Emprendimiento, empleabilidad y política: una mirada globalizadora
(Ediciones Univerisidad Simón Bolívar, 2018-08) Mazuera-Arias, Rina; Albornoz-Arias, Neida; Vivas-García, Marisela; Cuberos, María-Antonia; Carreño-Paredes, Myriam-Teresa; Morffe Peraza, Miguel Ángel; Vera, Miguel; Tinoco Guerra, Antonio Enrique; Alba Niño, Magali; Arias Contreras, Fabián Ricardo; Sotelo Barrios, Mauricio Enrique; Pérez Herrera, Pablo José; Aguilar Barreto, Andrea Johana; Roger Meneghatti, Marcelo; Oliveira de Fariña, Luciana; Flor Bertolini, Geysler Rogis; Molina Monsalve, Marcel Mauricio; Nimo Parra, Dahyana Carolina; Bernal Jiménez, Mary Carlota
El libro emprendimiento, empleabilidad y políticas: Una mirada globalizadora se vincula al proyecto de investigación "Capacidades de la mujer desde la perspectiva de la empleabilidad y el emprendimiento como contribución a la productividad y el emprendimiento como contribución" a la productividad regional del Norte de Santander", del Grupo Altos Estudios de Frontera (ALEF) de la Universidad Sinón Bolívar sede Cúcuta, Colombia. Con los capítulos se contribuye en el desarrollo de la frontera al abordar un tema de interés que puede ayudar a mitigar las dificultades que conlleva la pobreza que se relaciona con otros problemas sociales que hacen vida en la frontera Norte de Santander-Táchira. Se afronta la temática desde diferentes enfoques a través de un equipo interdisciplinario en diversas universidades invitadas a participar con sus investigaciones, demostrando la importancia del emprendimiento y la empleabilidad en el desarrollo social en diversos contextos y allí la necesidad de incluirlo en las políticas públicas.
Estrategia basada en realce por similaridad local para la segmentación computacional de la vena cava superior en imágenes de tomografía computarizada cardiaca
(Cooperativa servicios y suministros 212518 RS, 2017) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Contreras-Velásquez, Julio; Bermúdez, Valmore; Del Mar, Atilio; Cuberos, María
El artículo propone una estrategia para segmentar la vena cava superior (VCS) en 20imágenes tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multicapa, correspondientes al ciclo cardiaco completo de un paciente. Esta estrategia consta de las etapas de pre-procesamiento, segmentación y entonación de parámetros. La etapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominada fase de filtrado, se emplea una técnica denominada realce por similaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el impacto de los artefactos y atenuar el ruido en la calidad de las imágenes. Esta técnica, combina un filtro promediador, un filtro detector de bordes (denominado black top hat) y un filtro gaussiano (GF). En la segunda, identificada como fase de definición de una región de interés (ROI), se consideran las imágenes filtradas, máquinas de soporte vectorial de mínimos cuadrados e información a priori para aislar las estructuras anatómicas que circundan la VCS. Por otra parte, durante la etapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. Durante la entonación de parámetros, de la estrategia propuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones, de la vena cava superior, obtenidas automáticamente, con la segmentación de la VCS generada, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de parámetros que generó el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica luego a las 19 imágenes tridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promedio superior a 0.88 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto cardiólogo y las producidas por la estrategia desarrollada.
High grade glioma segmentation in magnetic resonance imaging
(Sociedad Latinoamericana de Hipertensión, 2018) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Martínez, Luis Javier; Contreras, Yudith; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Valbuena, Oscar; Borrero, Maryury; Hernández, Carlos; Barrera, Doris; Molina, Ángel Valentín; Salazar, Juan; Gelvez, Elkin; Sáenz, Frank; Hoyos, Diego; Arias, Yeny
Through this work we propose a computational technique for the segmentation of magnetic resonance images (MRI) of a brain tumor, identified as high grade glioma (HGG), specifically grade III anaplastic astrocytoma. This technique consists of 3 stages developed in the threedimensional domain. They are: pre-processing, segmentation and post-processing. The pre-processing stage uses a thresholding technique, morphological erosion filter (MEF), in gray scale, followed by a median filter and a gradient magnitude algorithm. On the other hand, in order to obtain a HGG preliminary segmentation, during the segmentation stage a clustering algorithm called region growing (RG) is implemented and it is applied to the preprocessed images. The RG requires, for its initialization, a seed voxel whose coordinates are obtained, automatically, through the training and validation of an intelligent operator based on support vector machines (SVM). Due to the high sensitivity of the RG to the location of the seed, the SVM is implemented as a highly selective binary classifier. During the post-processing stage, a morphological dilation filter is applied to preliminary segmentation generated by RG. The percent relative error (PrE) is considered by comparing the segmentations of the HGG, generated manually by a neuro-oncologist, with the dilated segmentations of the HGG, obtained automatically. The combination of parameters linked to the lowest PrE, allows establishing the optimal parameters of each computational algorithms that make up the proposed computational technique. The obtained results allow reporting a PrE of 11.10%, which indicates a good correlation between the manual segmentations and those produced by the computational technique developed.
Identificación de lesiones ocupantes de espacio en imágenes médicas del riñón: Una revisión
(Saber UCV, Universidad Central de Venezuela, 2020) Saenz, Frank; Vera, Miguel; Rodríguez, Raúl
La tecnología existente para el reconocimiento automático de imágenes ha impactado el campo de la medicina apoyando, en forma cada vez más confiable, los diagnósticos que los profesionales médicos realizan de forma manual. En el caso de la detección de lesiones ocupantes de espacio (LOE) renales, se han desarrollado muchos estudios que aplican diferentes técnicas para la segmentación de imágenes del riñón, y que han generado nuevos modelos propuestos que aportan al fortalecimiento del trabajo que se viene realizando en el reconocimiento de imágenes médicas de forma automática. El presente artículo hace una descripción de los diversos avances que se han reportado en la literatura científica con respecto a la segmentación del riñón y de sus LOE en imágenes médicas de diferentes fuentes como tomografía computarizada, resonancia magnética y ultrasonido. En ese sentido, se realizó una revisión sistemática de los artículos publicados, validando el nivel científico y el medio donde se publicó a través de la plataforma Scimago Journal & Country Rank, seleccionando fechas de publicación desde el año 2005 en adelante. Las palabras claves para realizar búsqueda fueron «Kidney Tumor», «Kidney Cancer», «Kidney Segmentation», «Renal Cell Carcinoma», «Renal Tumors», «Renal Cysts», «Automatic Segmentation Kidney». Este artículo brinda un panorama del trabajo que viene desarrollando la comunidad académica y científica con respecto al reconocimiento automático de tumores renales y el avance en el desarrollo de modelos más avanzados que ofrecen un nivel más alto de sensibilidad, especificidad y precisión en la detección de enfermedades del referido órgano, particularmente, en imágenes médicas.
Liver abscess mimicking tumor: A pediatric case report
(Sociedad Venezolana de Farmacología y de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2020) Vera, María; Vera, Miguel; Bravo, Antonio
A case report of a 3-year-old boy with past medical history of intestinal partially treated amebiasis, is presented. The patient was admitted to Pediatric Unit, San Cristóbal Central Hospi- tal, Táchira, Venezuela, with abdominal pain and fever. An abdominal bloating and a 3 cm palpable hepatomegaly below the right costal margin were assessed. Abdominal ultrasound revealed a liver enlarged in the right antero-superior area. A rounded space-occupying lesion, predominantly solid, with mixed-echo patterns, was assessed using ultrasound. The preliminary diagnosis issued was of acute medical abdomen with hepatic space-occupying lesion considered amebic liver abscess or liver tumor, moderate hypochromic microcytic anemia, and malnutrition with short stature. During the case evolution, a frst computerized tomography exploration was necessary in order to exploit the capacity of this imaging tech- nique to scan an abscess as a peripheral pseudo-capsule showing rim enhancement. Nevertheless, this theoretical shape associated with abscesses on computerized tomog- raphy scans was unable to verify in this study. At this point, the mixed-echo patterns of the preliminary ultrasound study and the imprecision of the computerized tomography scan to categorize the lesion as an abscess or a tumor, do not allow establishing a defnitive diagnosis. A management based on antibiotic therapy is then proposed. The progression of the space-occupying lesion was performed using ultrasound and computerized tomography scans during the clinical evolution. The imaging controls probe a slight decrease of the liver le- sion, which is diagnosed as a liver abscess. Percutaneous transhepatic drainage was performed. An amoebic liver ab- scess in resolution was fnally diagnosed.
Low grade glioma segmentation using an automatic computational technique in magnetic resonance imaging
(Sociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéutica, 2018) Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Valbuena, Oscar; Contreras, Yudith; Cuberos, María; Vivas, Marisela; Salazar, Williams; Vera, María Isabel; Borrero, Maryury; Hernández, Carlos; Barrera, Doris; Molina, Ángel Valentín; Martínez, Luis Javier; Salazar, Juan; Gelvez, Elkin; Sáenz, Frank
Through this work we propose a computational technique for the segmentation of a brain tumor, identified as low grade glioma (LGG), specifically grade II astrocytoma, which is present in magnetic resonance images (MRI). This technique consists of 3 stages developed in the three-dimensional domain. They are: pre-processing, segmentation and postprocessing. The percent relative error (PrE) is considered to compare the segmentations of the LGG, generated by a neuro- oncologist manually, with the dilated segmentations of the LGG, obtained automatically. The combination of parameters linked to the lowest PrE, allow establishing the optimal parameters of each computational algorithm that makes up the proposed computational technique. The results allow reporting a PrE of 1.43%, which indicates an excellent correlation between the manual segmentations and those produced by the computational technique developed.

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