circuitos

Mer som dette

El lenguaje visual cap1

Ved Frida Morales

La Camara

Ved Isaac Paternina Acosta

REDACCIÓN CIENTÍFICA

Ved Ariadne Bonilla Marchena

LA EVOLUCIÓN DE LAS VENTAS

Ved Michel Alondra Paredes Cervantes

DELIMITACIÓN DE PULMÓN

El objetivo principal del pulmón contorno Comparador

la comparación de los contornos de trazado a mano por médicos, utilizados como verdad suelo, con los obtenidos por el método automático.

esquema basado en píxeles

precisión obtenida se acerca al límite teórico de la variabilidad entre observadores, superando a otros algoritmos.

Armato III

Expandio el trabajo de Tsujii

Imagen del púlmón en radiografías de tórax laterales

Tsujii

propone red neuronal adaptativa para la segmentación de imágenes utilizando las funciones basadas en píxeles

algoritmo que consume aproximadamente treinta minutos

una extensa evaluación de varios algoritmos necesita ser probado en una base de datos común.

Automatizar análisis de radiagrafías de tórax

El desarrollo de sistemas basados en la computadora que pueden actuar como herramientas complementarias para el apoyo a las decisiones médicas.

campos de limitación del pulmón

segunda fase, los ROI se analizan con el fin de obtener una ubicación precisa de los límites de pulmón

primera fase: dos regiones rectangulares de interés (ROI) se determinan

Automatic delimitation of lung fields on chest radiographs

Author(s):A. M. Mendonca ; Lab. de Sinai e Imagem Biomedica, Instituto de Engenharia Biomedica, Porto, Portugal ; J. A. da Silva ; A. Campilho

Published in: Biomedical Imaging: Nano to Macro, 2004. IEEE International Symposium on

Para extraer las forneras del pulmón se siguen una serie de pasos

Combinación de píxeles para definir un contorno cerrado

Eliminación de píxeles del borde periférica

Detección de la parte superior e inferior de los píxeles

Detección de píxeles del borde del mediastino y costales

ROIs campo pulmonar

Son áreas rectangulares que rodean, lo más cerca posible, cada campo de pulmón.

El método propuesto para localizar estas áreas se basa en la proyección de áreas de imagen rectangular, a partir de direcciones horizontal y vertical.

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