Procesamiento de tomografías para detección de objetos de interés
- Autores
- Fresno, Mariana del; Vénere, Marcelo; Clausse, Alejandro; Barbuzza, Rosana
- Año de publicación
- 2004
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La visualización y segmentación de imágenes tomográficas para detección de componentes permite automatizar y mejorar muchos procesos, tanto en la industria, como en la medicina. En este trabajo se presenta una metodología no convencional para la obtención de tomografías a partir de proyecciones de un objeto, basada en el método Monte Carlo. Además se plantean distintas facilidades de visualización aplicables a la inspección interna de imágenes tridimensionales y una estrategia de segmentación basada en el crecimiento de regiones para la identificación de regiones coherentes dentro de las mismas. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de aplicar estos métodos en aplicaciones avanzadas de diagnóstico o tratamiento de enfermedades, como también para el análisis o inspección de objetos en general.
Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualización
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Visual
imágenes y visualización 3D
reconstrucción tomográfica
COMPUTER GRAPHICS
segmentación de imágenes - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22375
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Procesamiento de tomografías para detección de objetos de interésFresno, Mariana delVénere, MarceloClausse, AlejandroBarbuzza, RosanaCiencias InformáticasVisualimágenes y visualización 3Dreconstrucción tomográficaCOMPUTER GRAPHICSsegmentación de imágenesLa visualización y segmentación de imágenes tomográficas para detección de componentes permite automatizar y mejorar muchos procesos, tanto en la industria, como en la medicina. En este trabajo se presenta una metodología no convencional para la obtención de tomografías a partir de proyecciones de un objeto, basada en el método Monte Carlo. Además se plantean distintas facilidades de visualización aplicables a la inspección interna de imágenes tridimensionales y una estrategia de segmentación basada en el crecimiento de regiones para la identificación de regiones coherentes dentro de las mismas. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de aplicar estos métodos en aplicaciones avanzadas de diagnóstico o tratamiento de enfermedades, como también para el análisis o inspección de objetos en general.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2004info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22375spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:01Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22375Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:02.195SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La visualización y segmentación de imágenes tomográficas para detección de componentes permite automatizar y mejorar muchos procesos, tanto en la industria, como en la medicina. En este trabajo se presenta una metodología no convencional para la obtención de tomografías a partir de proyecciones de un objeto, basada en el método Monte Carlo. Además se plantean distintas facilidades de visualización aplicables a la inspección interna de imágenes tridimensionales y una estrategia de segmentación basada en el crecimiento de regiones para la identificación de regiones coherentes dentro de las mismas. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de aplicar estos métodos en aplicaciones avanzadas de diagnóstico o tratamiento de enfermedades, como también para el análisis o inspección de objetos en general. |
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