Segmentación de imágenes médicas

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Martínez Krawczuk, Walter Maximiliano
Otros autores o Colaboradores: Russo, Claudia Cecilia (Director/a)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2007
Temas:
REPRESENTACIÓN DE IMÁGENES
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
SEGMENTACIÓN
método de crecimiento de regiones
imágenes médicas
Acceso en línea:Consultar en el Cátalogo
Descripción Física:149 p. : il. + 1 CD-ROM
Tabla de Contenidos:
  • CAPÍTULO PRIMERO: Fundamentos teóricos
  • 1. Imágenes digitales
  • 2. Captura de imágenes
  • 3. Definiciones:
  • 3.1. Sampleo
  • 3.2. Resolución
  • 3.3. Resolución espacial
  • 3.4. Conectividad de píxeles
  • 3.5. Ruido
  • 3.6. Artefactos
  • 3.7. Volumen parcial
  • 3.8. No homogeneidad
  • 3.9. Forma
  • 4. Color
  • 4.1. Modelo RGB
  • 4.2. Otros modelos de colores
  • CAPÍTULO SEGUNDO: Representación manipulación y almacenamiento de imágenes
  • 5. Representación de imágenes
  • 5.1. 1 bit por píxel (2 tonos)
  • 5.2. 8 bits por píxel
  • 5.3. 15 bits por píxel
  • 5.4. 16 bits por píxel
  • 5.5. 24 bits por píxel
  • 5.6. 32 bits por píxel
  • 6. Manipulación de imágenes digitales
  • 7. Medios de almacenamiento
  • 8. Formatos de archivo
  • 8.1. BMP
  • 8.2. JPG
  • 8.3. TIFF
  • 8.4. GIF
  • 8.5. PNG
  • 9. Tratamiento de imágenes digitales
  • 9.1. Manipulación de colores
  • 9.2. Conversiones entre representaciones
  • 9.3. Escala de grises
  • 9.4. Cálculo del histograma de una imagen
  • 9.5. Ecualización del histograma
  • CAPÍTULO TERCERO:
  • 10. Introducción
  • 10.1. Binarización por detección de umbral
  • 10.2. Selección del umbral óptimo
  • 10.3. Umbrales basados en varias variables
  • 10.4. Crecimiento de Regiones
  • 10.5. Crecimiento de regiones mediante adición de píxeles
  • 10.6. Crecimiento y división
  • 10.7. División y fusión de imágenes
  • 10.8. Extracción de regiones por el color
  • 10.9. Segmentación basada en clustering
  • CAPÍTULO CUARTO: Imágenes Médicas
  • 11. Tomografía Computada (TC)
  • 11.1. Definición
  • 11.2. Aplicaciones
  • 11.3. Obtención de imágenes por TC
  • 11.4. Ejemplos de TC
  • 12. Resonancia Magnética (RMI)
  • 12.1 Definición
  • 12.2. Aplicaciones
  • 12.3. Obtención de imágenes por RMI
  • 12.4. Ejemplos de RMI
  • 12.5. TC vs. RMI
  • 13. Formatos estándar de imágenes médicas
  • 13.1. DICOM
  • CAPÍTULO QUINTO: Segmentación de Imágenes Médicas
  • 14. Clasificación de técnicas de segmentación
  • 14.1. Contextuales
  • 14.2. No Contextuales
  • 15. Algoritmos y técnicas de segmentación
  • 15.1. Umbralización
  • 15.2. Similitud de Regiones (Semilla)
  • 15.3. Crecimiento de Regiones
  • 15.4. División y mezcla
  • 15.5. Comparación de resultados
  • 16. Solución propuesta
  • 16.1. Método de segmentación elegido
  • 16.2. Mejoras realizadas al método de segmentación
  • CAPÍTULO SEXTO: Conclusiones
  • 17. ¿Porqué el método de segmentación propuesto es mejor que el original?
  • 18. Comparación de resultados
  • 19. Trabajos futuros
  • ANEXOS:
  • Anexo A: Clasificación de Imágenes Médicas
  • Anexo B: Otras definiciones
  • Anexo C: Figuras y Tablas
  • BIBLIOGRAFÍA

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