Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12313/1681
Title: Método automático para la detección de quistes en el cerebro de cerdos a partir de imágenes de resonancia magnética
Authors: Hatty Ramírez, Luisa María
Barragán Aya, Yesid Armando
Advisors: Forero Vargas, Manuel Guillermo
Keywords: Umbralización
Neurocisticercosis
Resonancia magnética
Morfología matemática
Procesamiento de imágenes
Pruebas en cerdo
lenguaje de programación
ImageJ
Issue Date: 2019
Publisher: Universidad de Ibagué
Citation: Hatty Ramírez, L.M., & Barragán Aya, Y.A. (2019).Método automático para la detección de quistes en el cerebro de cerdos a partir de imágenes de resonancia magnética. (Tesis de pregrado en Ingeniería Electrónica). Universidad de Ibagué, Tolima, Colombia.
Abstract: The digital processing of images applied to the biomedical area has become an indispensable tool for better medical information extracting, assisting reliable diagnosis. Neurocysticercosis is an infectious disease known to cause the presence of cysts in the brain. The most frequent symptoms are convulsions and headache. The study of drugs to combat this disease is carried out on animal models such as pigs, given that for ethical reasons it is not originally possible to do it on human being. Normally, the study is done on microscopic images of different cuts of the brain of the animal. Recently, the use of magnetic resonance imaging has been proposed for study, but the analysis is generally complex due to unwanted pig movements, which does not allow high-resolution acquisitions. Currently, there is no method that allows a quick and efficient analysis from the magnetic resonance images of the pig's head in order to obtain valuable information to prove the effectiveness of medicines in the treatment of this disease; thus the analyses are performed manually, which takes a great amount of effort and time. Hence the importance of designing a method based on image processing techniques to identify the amount of cysts presents in the brain and its volume to evaluate the effectiveness of the treatment. Thus, this work describes the method developed in Java programming language applied to the free image processing software ImageJ to obtain the number and volume of cysts.
Description: El procesamiento digital de imágenes aplicado al área biomédica se ha convertido en una herramienta indispensable para la obtención de información médica, favoreciendo la fiabilidad de la diagnosis. La Neurocisticercosis es una enfermedad infecciosa conocida por ocasionar la aparición de quistes en el cerebro. El estudio de medicamentos para combatirla se realiza sobre modelos animales como el cerdo, dado que por ética no es posible hacerlo originalmente en el ser humano. Normalmente, el estudio se hace sobre imágenes de microscopía de cortes del cerebro del animal. Recientemente se ha propuesto el uso de imágenes de resonancia magnética para su estudio, pero el análisis es generalmente complejo debido a movimientos indeseados del cerdo, lo cual no permite realizar adquisiciones de alta resolución. Actualmente no existe un método que permita realizar un análisis rápido y eficiente de las imágenes de resonancia magnética de la cabeza del cerdo con el fin de obtener información valiosa para comprobar la efectividad de los medicamentos en el tratamiento de dicha enfermedad; así los análisis se realizan manualmente, lo cual conlleva una gran cantidad de esfuerzo y tiempo. De ahí la importancia de diseñar un método basado en técnicas de procesamiento de imágenes, que permita identificar la cantidad de quistes presentes en el cerebro y su volumen para evaluar la efectividad del tratamiento. En este trabajo se describe el método desarrollado en lenguaje de programación Java aplicado al software libre de procesamiento de imágenes ImageJ para obtener el número y volumen de los quistes.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12313/1681
Appears in Collections:Facultad de Ingeniería

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Trabajo de grado.pdf2.17 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Anexos.zip360.35 kBUnknownView/Open
Autorización de publicación.pdf
  Restricted Access
582.37 kBAdobe PDFView/Open Request a copy



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons