Segmentación de MRI aplicada al análisis de la evolución de tumores en series temporalmente espaciadas
- Autores
- Ferrante, E.; Miranda del Fresno, María Carolina; Escobar, Paz; Massa, J.
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo se presenta un método de segmentación de imágenes de MRI tridimensionales basado en el crecimiento de regiones. A partir de dicha segmentación, se extrae un conjunto de indicadores para la medición de los tumores detectados, con el objetivo de describir la evolución de los mismos. El método desarrollado se aplicó considerando serie de imágenes de MRI con tumores y edemas artificiales obtenidos mediante un simulador, el cual permite comparar además los resultados de segmentación obtenidos con volúmenes de referencia. Las pruebas preliminares realizadas muestran que el método permite obtener segmentaciones de calidad e información de utilidad para el seguimiento de tratamientos de tipo oncológico.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
Imágenes médicas
segmentación
extracción de características
MRI
seguimiento de tumores - 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:10915/129084
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Segmentación de MRI aplicada al análisis de la evolución de tumores en series temporalmente espaciadasFerrante, E.Miranda del Fresno, María CarolinaEscobar, PazMassa, J.Ciencias InformáticasImágenes médicassegmentaciónextracción de característicasMRIseguimiento de tumoresEn este trabajo se presenta un método de segmentación de imágenes de MRI tridimensionales basado en el crecimiento de regiones. A partir de dicha segmentación, se extrae un conjunto de indicadores para la medición de los tumores detectados, con el objetivo de describir la evolución de los mismos. El método desarrollado se aplicó considerando serie de imágenes de MRI con tumores y edemas artificiales obtenidos mediante un simulador, el cual permite comparar además los resultados de segmentación obtenidos con volúmenes de referencia. Las pruebas preliminares realizadas muestran que el método permite obtener segmentaciones de calidad e información de utilidad para el seguimiento de tratamientos de tipo oncológico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2011-08info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf124 - 130http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129084spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1853-1881info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:31:27Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/129084Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:31:27.773SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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