Sistema Semi - Automático para la  Identificación de Trazos de Fracturas de  Difícil Visualización a Nivel del Antebrazo a  Partir de Imágenes de Rayos X Digitalizadas

Ayazo Barón, Emell Jair

Publicación:
Sistema Semi - Automático para la Identificación de Trazos de Fracturas de Difícil Visualización a Nivel del Antebrazo a Partir de Imágenes de Rayos X Digitalizadas

dc.contributor.author	Ayazo Barón, Emell Jair
dc.date.accessioned	2024-05-21T16:16:08Z
dc.date.available	2024-05-21T16:16:08Z
dc.date.issued	2017
dc.description	103 páginas	spa
dc.description.abstract	Teniendo en cuenta las altas cargas de trabajo que representa el análisis manual de grandes bancos de imágenes para los radiólogos, y con el fin de aumentar la asertividad en el diagnóstico de fracturas, en este proyecto se implementa en MATLAB® un sistema semiautomático de detección y localización de fracturas de difícil visualización en los huesos del antebrazo, a través del procesamiento de imágenes de rayos X. Basados en que la tendencia en la detección de fracturas se basa en la combinación de clasificadores se diseña un sistema que consta de cuatro procesos principales. Primero se obtiene la imagen en formato DICOM, la cual es convertida en una imagen en escala de grises, que puede ser ajustada cambiándole el nivel de brillo y contraste. En un segundo proceso, a partir de la imagen convertida, son obtenidas las regiones de mayor variación positiva y negativa, marcando los centroides respectivos, y preclasificados a través de reglas de expertos como pertenecientes o no a una fractura. En el tercer proceso, se hace un análisis de los centroides se analizan en pares (positivo y negativo), teniendo en cuenta la distancia, el ángulo y la diferencia de intensidad marcada, clasificados como fractura o no por un sistema de redes neuronales del tipo perceptrón multicapa, y usando la aplicación WEKA® se realiza la validación cruzada del clasificador. Finalmente, se utiliza un sistema de clasificación complementario de reglas de expertos, para corregir los errores causados por el solapamiento entre el cúbito y el radio. El sistema de clasificación en general fue ajustado de acuerdo a múltiples pruebas realizadas, luego de las cuales la detección de las fracturas fue mejorando sustancialmente. Las imágenes se cargan a través de una sencilla interfaz de usuario que permite modificar el nivel de brillo, contraste, umbral de binarización, seleccionar el área de interés y comenzar el proceso de detección. A pesar de las diferentes causas de error en la detección, como el ruido inherente al equipo de rayos X, la morfología tan variada entre los pacientes y el solapamiento de huesos, la propuesta de clasificación de pares de variación positiva y negativa funcionó de forma adecuada. Luego de un correcto entrenamiento y ajuste del sistema de clasificación múltiple con árbol de decisión y redes neuronales, se obtuvo un porciento de clasificación correcta de 90,54%.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magister En Ingeniería Biomédica
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6602
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EIA
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias de la Vida
dc.publisher.place	Envigado, Antioquia
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería Biomédica
dc.rights	Derechos Reservados - Univesidad EIA - 2017
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.proposal	Imágenes de Rayos X	spa
dc.subject.proposal	Antebrazo	spa
dc.subject.proposal	Fracturas	spa
dc.subject.proposal	Clasificadores	spa
dc.subject.proposal	RNAs	spa
dc.subject.proposal	Reglas de Expertos	spa
dc.title	Sistema Semi - Automático para la Identificación de Trazos de Fracturas de Difícil Visualización a Nivel del Antebrazo a Partir de Imágenes de Rayos X Digitalizadas	spa
dc.type	Trabajo de grado - Maestría
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication