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Catálogo en línea de Trabajos de Fin de Grado y Tesis de Postgrado de la UNA

Descripción bibliográfica en formato
APA
  • Céspedes Sánchez, P. (2012). Registración de imágenes médicas multimodales basada en información mutua usando optimización extrema. Tesis de Postgrado (Magíster en Ciencias de la Computación). Universidad Nacional de Asunción. Facultad Politécnica. San Lorenzo.
VANCOUVER
  • Céspedes Sánchez, P. Registración de imágenes médicas multimodales basada en información mutua usando optimización extrema. [Tesis de Postgrado]. Universidad Nacional de Asunción. Facultad Politécnica. San Lorenzo; 2012.

Descripción catalográfica en Formato MARC
006 Tipo de Literatura: Tesis de Postgrado
245 Título: Registración de imágenes médicas multimodales basada en información mutua usando optimización extrema
100 Autor Personal: Céspedes Sánchez, Pedro Pablo
502 Grado Académico:Magíster en Ciencias de la Computación
502 Curso y Programa de Estudios:Maestría en Ciencias de la Computación
110 Autor Institucional :Facultad Politécnica
110 Sigla Autor Institucional : FP
700 Tutor/Coord./Orient./Asesor/Dir./Superv.: Horacio Legal Ayala
Christian Emilio Schaerer Serra
260 Lugar de Publicación:San Lorenzo
260 Editorial: Universidad Nacional de Asunción
260 Año de Publicación:2012
650 Descriptores Controlados: TESIS Y DISERTACIONES ACADEMICAS - PARAGUAY
OPTIMIZACION EXTERNA
REGISTRACION DE IMAGENES MEDICAS MULTIMODALES
520 Resúmen:
La Registración de Imágenes es el proceso de establecer la concordancia espacial punto a punto entre diferentes imágenes. La registración de imágenes médicas multimodales, en especial los abordajes sustentados en la teoría de la información como criterio de similitud, tiene una profusa aplicación y sigue siendo un problema desafiante. Es tratada como un problema de optimización y para resolverlo son utilizados algunos algoritmos estocásticos y la mayoría determinísticos. de estos últimos presentan el inconveniente de quedar estancados en óptimos locales, sobre todo en registraciones multimodales con muchos parámetros. En la presente Tesis de maestría, se propone un abordaje de registración de imágenes médicas multimodales 2D/2D en imágenes tomográficas de cerebro, aplicando Optimización Extrema como algoritmo de optimización y utilizando como métrica de similitud la información mutua. La investigación contempló la generación de una base de datos de 600 imágenes médicas 2D basadas en el Proyecto RIRE1, la adaptación del algoritmo Optimización Extrema al problema en particular y su implementación en la herramienta ITK2. Las pruebas del método fueron contrastadas con dos algoritmos de optimización, uno determinístico y otro evolutivo. Las validaciones cualitativas y cuantitativa de los resultados se muestran satisfactorias, con un 83 porciento de éxitos sobre todo en registraciones de Tomografía computarizada con Resonancia Magnética del tipo densidad de protón (CT-MRPD) y con un error promedio de 0.36mm. Constituyéndose así un abordaje útil y aplicable a la registración multimodal de imágenes médicas.
082 Clasificación Dewey:519.4
082 Código del Autor:C337r
041 Código de Idioma: es
300 Descripción Física:iv,84 p. : 30 cm


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