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dc.contributor.author | Giraldo Ruiz, Daniel Felipe | |
dc.contributor.author | Muñoz Rengifo, Angela Maria | |
dc.date.accessioned | 2019-11-25T22:15:48Z | |
dc.date.available | 2019-11-25T22:15:48Z | |
dc.date.issued | 2016-10 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1666 | |
dc.description.abstract | Para diagnosticar un cáncer una de las técnicas más utilizadas es la imagenología. La imagenología comprende técnicas tales como la mamografía, la ecografía, la resonancia magnética, entre otras. Con estos métodos se obtiene un diagnostico aproximado de la lesión sospechosa, el cual se debe confirmar mediante la realización de una biopsia. La principal desventaja de estas técnicas es su difícil interpretación, por lo que los profesionales del diagnóstico toman mucho tiempo en el análisis y no logran dar diagnósticos precisos generando falso positivos y falsos negativos a pesar de su experiencia. Una nueva técnica para mejorar el diagnóstico es la elastografía ultrasónica, esta evalúa objetivamente las consistencias o durezas de los tejidos y añade información a las características derivadas de la ecografía permitiendo mejorar los resultados. Los sistemas de diagnóstico asistido por computador (CAD) son una herramienta utilizada para el apoyo al profesional del diagnóstico, un sistema CAD analiza las imágenes médicas y brinda información de las áreas sospechosas. En este trabajo se presentan y evalúan diferentes técnicas del procesamiento y clasificación de imágenes de ecografía y elastografía, con el objetivo de construir una aplicación software para el apoyo al diagnóstico de cáncer de mama. Se han construido diferentes algoritmos que permiten la extracción de características descriptivas, morfológicas, de textura y de elastografía, en la etapa de clasificación se han evaluado diversos clasificadores lineales, no lineales, supervisados y no supervisados. A pesar de algunas limitaciones se han obtenido resultados que demuestran que es posible la diferenciación de lesiones malignas de benignas y de ciertas patologías a partir de imágenes de ecografía y elastografía. La aplicación desarrollada realiza distintas clasificaciones y da a conocer información de lesiones similares a la diagnosticada. | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad del Cauca | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Software | eng |
dc.subject | Diagnóstico | spa |
dc.subject | Lesiones de mama | spa |
dc.subject | Elastografía ultrasónica | spa |
dc.subject | CAD | spa |
dc.subject | Cáncer | spa |
dc.title | Aplicación software para apoyo al diagnóstico de lesiones de mama mediante elastografía ultrasónica | spa |
dc.type | Trabajos de grado | spa |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería en Automática Industrial | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.coar.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
dc.identifier.instname | ||
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