Análisis bayesiano de imágenes cerebrales con resonancia magnética nuclear
- Autores
- Oliva, Damián; Isoardi, Roberto; Mato, Germán
- Año de publicación
- 2002
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Los equipos MRI (Magnetic Resonance Imaging) permiten realizar estudios anatómicos de los pacientes 'in vivo', en forma incruenta y sin necesidad de exponer al paciente a radiaciones ionizantes. La calidad de las imágenes producidas por MRI (resoluciones menores que el milímetro y alto contraste) la convierten en la mejor técnica para visualizar tejidos blandos. En este trabajo se presenta un análisis estádistico mediante inferencia bayesiana con el objeto de clasificar distintos tejidos cerebrales presentes en las imágenes cerebrales de MRI. Desarrollamos y validamos algoritmos de inferencia (AI) con imágenes simuladas a partir de un fantoma digital, que nos permite conocer la distribución real de los tejidos cerebrales. Finalmente aplicamos dichos algoritmos a imágenes clínicas cerebrales obtenidas en el servicio de Resonancia Magnética de la FUESMEN (Fundación Escuela de Medicina Nuclear).
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
Estimación bayesiana
Resonancia magnética nuclear
Segmentación de imágenes
Efecto de volumen parcial - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183768
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Los equipos MRI (Magnetic Resonance Imaging) permiten realizar estudios anatómicos de los pacientes 'in vivo', en forma incruenta y sin necesidad de exponer al paciente a radiaciones ionizantes. La calidad de las imágenes producidas por MRI (resoluciones menores que el milímetro y alto contraste) la convierten en la mejor técnica para visualizar tejidos blandos. En este trabajo se presenta un análisis estádistico mediante inferencia bayesiana con el objeto de clasificar distintos tejidos cerebrales presentes en las imágenes cerebrales de MRI. Desarrollamos y validamos algoritmos de inferencia (AI) con imágenes simuladas a partir de un fantoma digital, que nos permite conocer la distribución real de los tejidos cerebrales. Finalmente aplicamos dichos algoritmos a imágenes clínicas cerebrales obtenidas en el servicio de Resonancia Magnética de la FUESMEN (Fundación Escuela de Medicina Nuclear). |
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