Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas

Autores
Agüero, Matías; Alvez, Carlos E.; Vegetti, Marcela
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las imágenes digitales en medicina son una base fundamental para poder brindar un diagnóstico acertado sobre el estado de salud de los pacientes. Su adquisición, almacenamiento, traslado y visualización son un desafío por la gran cantidad de éstas que existen en los centros de salud. Por esto es importante la definición de modelos de almacenamiento en bases de datos, tanto de las imágenes como de sus metadatos para una adecuada gestión de las mismas, principalmente en lo que refiere a recuperación e interoperabilidad. El estándar DICOM establece un mismo formato de imagen digital para todos los estudios en medicina, y a la vez, incluye información del paciente, del estudio realizado, equipos y mucha otra información relacionada con la imagen. La finalidad de este trabajo es la utilización de Ontologías para relacionar la información de todas las imágenes y recuperar las similares a través del uso de consultas semánticas sobre las Ontologías creadas con las imágenes DICOM.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ontologías
Base de Datos
imágenes digitales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/52899
Acceder
id SEDICI_867558d9c21fdab870d1d5412339c959
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/52899
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicasAgüero, MatíasAlvez, Carlos E.Vegetti, MarcelaCiencias InformáticasontologíasBase de Datosimágenes digitalesLas imágenes digitales en medicina son una base fundamental para poder brindar un diagnóstico acertado sobre el estado de salud de los pacientes. Su adquisición, almacenamiento, traslado y visualización son un desafío por la gran cantidad de éstas que existen en los centros de salud. Por esto es importante la definición de modelos de almacenamiento en bases de datos, tanto de las imágenes como de sus metadatos para una adecuada gestión de las mismas, principalmente en lo que refiere a recuperación e interoperabilidad. El estándar DICOM establece un mismo formato de imagen digital para todos los estudios en medicina, y a la vez, incluye información del paciente, del estudio realizado, equipos y mucha otra información relacionada con la imagen. La finalidad de este trabajo es la utilización de Ontologías para relacionar la información de todas las imágenes y recuperar las similares a través del uso de consultas semánticas sobre las Ontologías creadas con las imágenes DICOM.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2016-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf278-282http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52899spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-698-377-2info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/52766info: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:UNLP2025-09-29T11:04:50Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/52899Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:04:50.602SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
title Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
spellingShingle Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
Agüero, Matías
Ciencias Informáticas
ontologías
Base de Datos
imágenes digitales
title_short Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
title_full Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
title_fullStr Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
title_full_unstemmed Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
title_sort Framework basado en ontologías para la recuperación de imágenes médicas
dc.creator.none.fl_str_mv Agüero, Matías
Alvez, Carlos E.
Vegetti, Marcela
author Agüero, Matías
author_facet Agüero, Matías
Alvez, Carlos E.
Vegetti, Marcela
author_role author
author2 Alvez, Carlos E.
Vegetti, Marcela
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
ontologías
Base de Datos
imágenes digitales
topic Ciencias Informáticas
ontologías
Base de Datos
imágenes digitales
dc.description.none.fl_txt_mv Las imágenes digitales en medicina son una base fundamental para poder brindar un diagnóstico acertado sobre el estado de salud de los pacientes. Su adquisición, almacenamiento, traslado y visualización son un desafío por la gran cantidad de éstas que existen en los centros de salud. Por esto es importante la definición de modelos de almacenamiento en bases de datos, tanto de las imágenes como de sus metadatos para una adecuada gestión de las mismas, principalmente en lo que refiere a recuperación e interoperabilidad. El estándar DICOM establece un mismo formato de imagen digital para todos los estudios en medicina, y a la vez, incluye información del paciente, del estudio realizado, equipos y mucha otra información relacionada con la imagen. La finalidad de este trabajo es la utilización de Ontologías para relacionar la información de todas las imágenes y recuperar las similares a través del uso de consultas semánticas sobre las Ontologías creadas con las imágenes DICOM.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Las imágenes digitales en medicina son una base fundamental para poder brindar un diagnóstico acertado sobre el estado de salud de los pacientes. Su adquisición, almacenamiento, traslado y visualización son un desafío por la gran cantidad de éstas que existen en los centros de salud. Por esto es importante la definición de modelos de almacenamiento en bases de datos, tanto de las imágenes como de sus metadatos para una adecuada gestión de las mismas, principalmente en lo que refiere a recuperación e interoperabilidad. El estándar DICOM establece un mismo formato de imagen digital para todos los estudios en medicina, y a la vez, incluye información del paciente, del estudio realizado, equipos y mucha otra información relacionada con la imagen. La finalidad de este trabajo es la utilización de Ontologías para relacionar la información de todas las imágenes y recuperar las similares a través del uso de consultas semánticas sobre las Ontologías creadas con las imágenes DICOM.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52899
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52899
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-698-377-2
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/52766
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
278-282
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615917701431296
score 13.070432

Publicaciones similares