Un enfoque híbrido para la segmentación de tumores en MRI cerebrales

En el presente trabajo se presenta un método para la segmentación de MRI basado en un enfoque híbrido que utiliza volúmenes obtenidos por medio de un método de segmentación basado en Crecimiento de Regiones como entrada para un algoritmo de Modelos Deformables Paramétricos. El método desarrollado se...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Orlando, J. I., Ferrante, E., Manterola, H. L., Fresno, M. del
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas Segmentación Crecimiento de Regiones Modelos Deformables Análisis de texturas MRI
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/124149 https://41jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/6_CAIS_2012.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En el presente trabajo se presenta un método para la segmentación de MRI basado en un enfoque híbrido que utiliza volúmenes obtenidos por medio de un método de segmentación basado en Crecimiento de Regiones como entrada para un algoritmo de Modelos Deformables Paramétricos. El método desarrollado se aplicó considerando series de diferentes modalidades de MRI multislice con tumores y edemas artificiales obtenidos por simulación, lo que permite comparar los resultados del proceso de segmentación con los volúmenes de referencia que el simulador brinda. Las pruebas preliminares realizadas muestran que el método permite obtener segmentaciones de muy buena calidad, útiles para el seguimiento y control de tratamientos oncológicos.
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