Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas

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Este trabajo describe una plataforma que permite automatizar el proceso de anotación semántica sobre imágenes médicas, sin depender de la ontología utilizada. Las anotaciones automáticas se realizan mediante: (a) un proceso de conversión de imágenes médicas DICOM (RDF-ización) al formato RDF; (b) la...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: La Cruz, Alexandra, Tello, Andrés, Espinoza, Mauricio, Saquicela, Víctor, Gonzalez, Patricia, González, Patricia, Sarmiento, Yoredy, Ramírez-Montalván, Washintong, Solano-Quinde, Lizandro, Vidal, María-Esther, Universidad de Cuenca, Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca, DIUC
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Cuenca 2016
Materias:
ONTOLOGIAS MEDICAS
VISUALIZADOR 3D BASADO EN WEB
SEGMENTACION
ANOTACIONES SEMANTICAS
Acceso en línea:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/23783
http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=ec/ec-003&d=12345678923783oai
Aporte de:
Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) de Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales
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La Cruz, Alexandra
Tello, Andrés
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Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca
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Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas
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ANOTACIONES SEMANTICAS
description Este trabajo describe una plataforma que permite automatizar el proceso de anotación semántica sobre imágenes médicas, sin depender de la ontología utilizada. Las anotaciones automáticas se realizan mediante: (a) un proceso de conversión de imágenes médicas DICOM (RDF-ización) al formato RDF; (b) la integración de diferentes ontologías biomédicas, a través de la correspondencia de distintas ontologías biomédicas a los datos DICOM; haciendo la herramienta independiente de la ontología; (c) la segmentación y visualización de los datos anotados, se utiliza además para generar nuevas anotaciones de acuerdo al conocimiento del experto, permitiendo así validar las anotaciones. Aplicando además técnicas de recuperación de imágenes basadas en su contenido visual, hace posible la recuperación de imágenes médicas por similitud de características inherentes a las imágenes. Esta plataforma está siendo construida sobre una arquitectura distribuida, la cual permite optimizar la forma de clasificación, distribución y búsqueda por contenido visual y semántico de las imágenes.
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