Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorSáenz, Frank
dc.contributor.authorSánchez Quintero, Johanna Katherine
dc.contributor.authorMoreno Villamizar, Andrés Camilo
dc.date.accessioned2020-10-22T23:01:35Z
dc.date.available2020-10-22T23:01:35Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/6730
dc.description.abstractLa calidad de las imágenes se ve afectada por la presencia de ciertas imperfecciones o problemas asociados a la modalidad imagenológica considerada. La realización de la presente investigación se justica desde el punto de vista técnico ya que el desarrollo de una GUI puede contribuir a la implementación de una etapa de pre-procesamiento que acondicione, adecuadamente, las imágenes. El pre-procesamiento es una etapa preliminar vital para luego proceder a desarrollar procesos de segmentación de cualquier estructura vinculada con el cuerpo humano, presente en imágenes médicas de MSCT. La presente investigación se basa en las ciencias formales, en particular, en la matemática aplicada al filtrado de imágenes médicas ya que, se hace uso de ciertos modelos matemáticos en los cuales está basada la técnica de filtraje considerada. El paradigma de la investigación se considera positivista, ya que, un elevado porcentaje de ella responde a una estructura algorítmica que maneja y arroja datos cuantitativos, los cuales justifican que la metodología de investigación sea cuantitativa. Se utilizó una metodología de desarrollo de software denominada Programación Extrema. Tal metodología fue formulada por Beck (2000) y, en síntesis, constituye un enfoque de ingeniería de software enmarcado en procesos agiles de desarrollo por prototipos, implementado de manera interactiva e incremental. Con el fin de implementar una interfaz gráfica de usuario GUI exploramos en el campo de la investigación con el fin de enriquecer nuestro conocimiento en los métodos de imagenología médica y además los artefactos presentes en ellas, esta investigación está basada en la generación de una interfaz gráfica la cual implementamos computacionalmente a través de herramientas como los son CMake, VTK, FLTK y IDE de visual studio, con el fin de generar su programación y además verificar dicho funcionamiento como los es la visualización de dichas imágenes y al aplicar el filtro gaussiano en las bases de datos multidimensionales se muestre tal diferencia.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Ingenieríasspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectTomografía Computarizada Multi-capa (MSCT)spa
dc.subjectFiltro Gaussianospa
dc.subjectRuido de Poissonspa
dc.subjectMetodología de Programación Extrema (XP)spa
dc.subjectInterfaz Gráfica de Usuario (GUI)spa
dc.titleDiseño de una interfaz gráfica de usuario para el pre-procesamiento de imágenes de tomografía computarizadaspa
dcterms.referencesAguilera S. (2015) “ITK y VTK: Ingeniería inversa y análisis de arquitectura pipeline” [Tesis de Pre-Grado]. Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá-Colombia.spa
dcterms.referencesArce G., “A general weighted median filter structure admitting negative weights,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 46, no. 12, pp. 3195–3205, 1998.eng
dcterms.referencesBaim D., Grossman’s Cardiac Catheterization, Angiography and Intervention. USA: Lippincott Williams and Wilkins, 2006.eng
dcterms.referencesBarrett J. y Keat N., “Artifacts in CT: Recognition and avoidance1 ,” Radiographics, vol. 24, no. 6, pp. 1679–1691, 2004.eng
dcterms.referencesBastarrika G., Cano D. y Becker C. “Multislice CT of the heart: clinical applications,” Anales sis san navarra, vol. 27, no. 1, pp. 63–72, 2004.eng
dcterms.referencesBeck K., Extreme Programming Explained- EmbraceChange. Addison Wesley Longman, Inc. Reading, MA.(2000).eng
dcterms.referencesBorsdorf A., Raupach R., Flohr T., y Hornegger J., “Wavelet based noise reduction in CT– images using correlation analysis,” IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 27, no. 12, pp. 1685–1703, 2008.eng
dcterms.referencesBuades A., Coll B., y Morel J., “A review of image denoising algorithms with a new one,” Multiscale Modeling and Simulation, vol. 4, no. 2, pp. 490–530, 2005.eng
dcterms.referencesBudinger T. y VanBrocklin H., “Positron-emission tomography PET,” en The Biomedical Engineering Handbook: Second Edition, Volume 1, J. Bronzino, Ed. Boca Raton: CRC Press LLC, 2000, pp. 1304–1321eng
dcterms.referencesChan R. y Chen K., “Multilevel algorithm for a Poisson noise removal model with total– variation regularization,” International Journal of Computer Mathematics, no. 5, pp. 1– 18, 2007.eng
dcterms.referencesCoupé P., Yger P., S. Prima S., Hellier P., Kervrann C., y Barillot C., “An optimized blockwise nonlocal means denoising filter for 3-D magnetic resonance images,” IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 27, no. 4, pp. 425–441, 2008.eng
dcterms.referencesCroft B. y Tsui B., “Nuclear medicine,” en The Biomedical Engineering Handbook: Second Edition, Volume 1, J. Bronzino, Ed. Boca Raton: CRC Press LLC, 2000, pp. 1215– 1246.eng
dcterms.referencesDebreuve E., Barlaud M., G. Aubert G., Laurette I. y Darcourt J., “Space–time segmentation using level set active contours applied to myocardial gated SPECT,” IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 20, no. 7, pp. 643–659, 2001.eng
dcterms.referencesDevroye L., Non–Uniform Random Variate Generation. New York, USA: Springer– Verlag, 1986.eng
dcterms.referencesDinse J., Wellein D., Pfeifle M., y Born S., “Extracting the fine structure of the left cardiac ventricle in 4–D CT data,” Bildverarbeitung fr die Medizin. Informatik aktuell. Springer Berlin Heidelberg, vol. 1, no. 1, pp. 264–268, 2011.eng
dcterms.referencesEvans R., The Atomic Nucleus. USA: Malabar, 1955eng
dcterms.referencesFischer M., Paredes J., y Arce G., “Image sharpeners using permutation weighted median filters,” en EUROSIP, Tampere, Finland, Sep 2010, pp. 299–303.eng
dcterms.referencesFischer M., Paredes J., y Arce G., “Image sharpening for the world wide web,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 11, no. 3, pp. 717–727, 2002.eng
dcterms.referencesGarcia E., Faber T., Galt J., Cooke C., y Folks R., “Advances in nuclear emission PET and SPECT imaging,” IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, vol. 19, no. 5, pp. 21–33, 2000.eng
dcterms.referencesGavidia G. (2009) “Desarrollo de una Herramienta de Procesamiento de Imágenes Médicas en MATLAB y su Integración en Medical GiD” [Investigación realizada en el área de Biomedicina, Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería]. Universidad Politécnica de Catalunya, Barcelona – España.spa
dcterms.referencesGoldberg R., Smith R., Mottley J., y Ferrara W., “Ultrasound,” en The Biomedical Engineering Handbook: Second Edition, Volume 1, J. Bronzino, Ed. Boca Raton: CRC Press LLC, (2000) pp. 1247–1289.eng
dcterms.referencesGonzález R. y Woods R., Digital Image Processing. USA: Prentice Hall, 2001.eng
dcterms.referencesHajnal J., Hill D., & Hawkes D., Medical Image Registration. USA: CRC Press LLC, 2001.eng
dcterms.referencesHernández R., (2010), “Procesamiento Digital de Imágenes de Ultrasonido”, [Tesis de Pre- grado]. Instituto Politécnico Nacional - Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Profesional “Adolfo López Mateos”, Distrito Federal - México.spa
dcterms.referencesHsieh J., “Image artifacts: appearances, causes, and corrections.” en SPIE Press Computed tomography: principles, design, artifacts, and recent advances, Bellingham, WA, USA, 2003, pp. 167–240.eng
dcterms.referencesHuérfano Y., Vera M., Del Mar A., Chacón J., Vera M.I., Bautista N., Martínez M., Rojas J., Bermúdez, V., Contreras J., Graterol M., Wilches S., Torres M., Prieto C., Siguencia W., Ortiz R., Aguirre M., Angarita L., Cerda M., Garicano C., Hernández J., Arias V., Graterol R., Chacín M., Bravo A. “Imagenología médica: Fundamentos y alcance”. Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica [en linea] 2016, 35 (3): [Fecha de consulta: 5 de septiembre de 2017] Disponible en:<http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=55949907002> ISSN 0798-0264spa
dcterms.referencesKelm Z., Blezek D., Bartholmai B., y Erickson B., “Optimizing non-local means for denoising low dose CT,” en The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Spain, May 2009, pp. 662–665.eng
dcterms.referencesKennedy J., Trenholme S., Kaiser I., y Wash S., “Left ventricular volume and mass from single– plane cineangiocardiogram. A comparison of anteroposterior and right anterior oblique methods,” American Heart Journal, vol. 80, no. 3, pp. 343–352, 1970.eng
dcterms.referencesKroft L., Roos A., y Geleijns J., “Artifacts in ECG–synchronized MDCT coronary angiography,” American Journal of Roentgenology, vol. 189, no. 3, pp. 581–591, 2007.eng
dcterms.referencesKruger R., X–ray Digital Cineangiocardiography, en Cardiac Imaging and Image Processing. USA: MacGraw–Hill, 1986.eng
dcterms.referencesMaiera A., Wigstrm L., Hofmann H., Hornegger J., Zhu L., Strobel N., y Fahrig R., “Three- dimensional anisotropic adaptive filtering of projection data for noise reduction in cone beam CT,” Medical Physics, vol. 38, no. 11, pp. 5896–5909, 2011.eng
dcterms.referencesMatsumoto N., BermanD., Kavanagh P., Gerlach J., Hayes S., Lewin H., Friedman J., y Germano G., “Quantitative assessment of motion artifacts and validation of new motion–correction program for myocardial perfusion SPECT,” Journal of Nuclear Medicine, vol. 42, no. 5, pp. 687–694, 2001.eng
dcterms.referencesMeijering H. “Image enhancement in digital X–ray angiography,” Tesis Doctoral, Utrecht University, Netherlands, 2000.eng
dcterms.referencesMeijering H., “Image enhancement in digital X–ray angiography,” Tesis de Doctorado, Utrecht University, Netherlands, 2000.eng
dcterms.referencesNakajima K., Higuchi T., Taki J., Kawano M., y Tonami N., “Accuracy of ventricular volume and ejection fraction mesured by gated myocardial SPECT: Comparison of 4 software programs,” Journal of Nuclear Medicine, vol. 42, no. 10, pp. 1571–1578, 2001.eng
dcterms.referencesPassarielo G. y Mora F., Imágenes Médicas, Adquisición, Análisis, Procesamiento e Interpretación. Venezuela: Equinoccio Universidad Simón Bolivar, 1995.spa
dcterms.referencesPaul K., Extreme Programming from CMM Perspective. IEEE Software. November/December.(2001).eng
dcterms.referencesPerona P. y Malik J., “Scalespace and edge detection using anisotropic diffusion,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, no. 7, pp. 629– 639, 1990.eng
dcterms.referencesPratt W., Digital Image Processing. USA: John Wiley & Sons Inc, 2007.eng
dcterms.referencesPretorius D., “Three–dimensional ultrasound,” Ultrasound in Obstetrics and Gynecology, vol. 5, no. 9, pp. 219–221, 1995.eng
dcterms.referencesPrimak A., McCollough C., Bruesewitz M., Zhang J. y Fletcher J. “Relationship between noise, dose, and pitch in cardiac multi–detector row CT,” Radiographics, vol. 26, no. 6, pp. 1785–1794, 2006.eng
dcterms.referencesReba R., “Nuclear medicine,” The Journal of the American Medical Association, vol. 270, no. 2, pp. 230–233, 1993.eng
dcterms.referencesRubin G., Paik D., Johnston P., y Napel S., “Measurement of the aorta and its branches with helical CT.” Radiology, no. 206, pp. 823–829, 1998.eng
dcterms.referencesRudin L., Osher S., y Fatemi E., “Nonlinear total variation based noise removal algorithms,” Physica D, vol. 2, pp. 259–268, 1992.eng
dcterms.referencesThelen M., Erbel R., Kreitner K., y Barkhausen J., Cardiac Imaging. A Multimodality Approach. New York, USA: Thieme Medical, 2009.eng
dcterms.referencesVera M. “Segmentación de estructuras cardiacas en imágenes de tomografía computarizada multi-corte”. Tesis Doctoral, Universidad de Los Andes, Venezuela, 2014.spa
dcterms.referencesWang G.y Vannier M., “Stair–step artifacts in three-dimensional helical CT: an experimental study.” Radiology, no. 191, pp. 79–83, 1994.eng
dcterms.referencesZanella R., Boccacci P., Zanni L., y Bertero M., “Efficient gradient projection methods for edge–preserving removal of Poisson noise,” Inverse Problems, vol. 25, no. 4, pp. 1–24, 2009.eng
dcterms.referencesZerhouni E., Parish D., Rogers W., Yang A. y Shapiro E., “Human heart: Tagging with MR imaging – A method for noninvasive assessment of myocardial motion,” Radiology, vol. 169, no. 1, pp. 59–63, 1988.eng
sb.sedeSede Cúcutaspa
sb.programaIngeniería de Sistemasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessspa
datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16eceng
oaire.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.spaTrabajo de grado - pregradospa


Ficheros en el ítem

Thumbnail
Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional