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Construcción 3D sobre Imágenes de Resonancia Magnética acerca de Daños Causados por un Accidente Cerebro Vascular
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Construcción 3D sobre Imágenes de Resonancia Magnética acerca de Daños Causados por un Accidente Cerebro Vascular


Pérez Ospina, Camilo Andrés
Palacios Quecan, Nubia Jasbleidy

Artículo de revista

2021

Ingeniería BiomédicaBuscar en Repositorio UMECIT
Recosntruccion 3DBuscar en Repositorio UMECIT
MRIBuscar en Repositorio UMECIT
Reconstrucción 3DBuscar en Repositorio UMECIT
3D reconstructionBuscar en Repositorio UMECIT
MRIBuscar en Repositorio UMECIT
Ingenieria BiomédicaBuscar en Repositorio UMECIT
Biomedical engineeringBuscar en Repositorio UMECIT

Los accidentes cerebrovasculares (ACV) pueden causar problemas neurológicos, estados de discapacidad transitorios o permanentes, incluso la muerte. En los casos donde se presenta discapacidad, es útil poder obtener información específica acerca del daño causado en el cerebro. Una forma de lograr cuantificar las características específicas de los daños causados por ACV, es realizar su reconstrucción tridimensional. Es por esta razón que en este trabajo se propone un método para llevar a cabo dicho procedimiento. Inicialmente, el proceso utilizado se basa en una segmentación automática de la lesión en cada una de las imágenes o corte que hacen parte de la secuencia de resonancia magnética cerebral. Las regiones segmentadas son utilizadas en conjunto para la reconstrucción del volumen de la lesión. El volumen de la lesión es visualizado en una interfaz, junto con su ubicación dentro del cráneo, y sus características específicas. Los resultados obtenidos comprenden una interfaz que muestra datos de interés sobre la lesión y su reconstrucción. Asimismo, en el proceso de segmentación de la lesión se obtiene un índice del coeficiente de Dice-Sorense favorable del 0.75 o más con respecto a las imágenes anotadas por expertos. Las características de la lesión estimadas la interfaz implementada, como su ubicación y volumen, tienen un error menor del 30\% con respecto a las anotaciones de la base de datos utilizada, evidenciando que la información proporcionada por el método propuesto es bastante útil para el entendimiento por parte del especialista del daño causado por el ACV.
 
Cerebrovascular accidents (CVA) can cause neurological problems, transient or permanent disability, and even death. In cases where disability is present, it is useful to be able to obtain specific information about the damage caused to the brain. One way to quantify the specific characteristics of the damage caused by stroke is to perform a three-dimensional reconstruction. It is for this reason that this work proposes a method to carry out this procedure. Initially, the process used is based on an automatic segmentation of the lesion in each of the images or slice that are part of the brain MRI sequence. The segmented regions are used together for the reconstruction of the lesion volume. The lesion volume is visualized in an interface, together with its location within the skull, and its specific characteristics. The results obtained comprise an interface that displays data of interest about the lesion and its reconstruction. Also, in the lesion segmentation process, a favorable Dice-Sorense coefficient index of 0.75 or more is obtained with respect to expert-annotated images. The characteristics of the lesion estimated by the implemented interface, such as its location and volume, have an error of less than 30% with respect to the annotations of the database used, showing that the information provided by the proposed method is quite useful for the specialist's understanding of the damage caused by the stroke.
 

https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1787

  • BA - Trabajos Dirigidos de Biomédica [187]

Descripción: Artículo en español
Título: Palacios Quecan, Nubia Jasbleidy.- 2021.pdf
Tamaño: 1000.Kb

Unicordoba LogoPDFOpen AccessFLIPLEER EN FLIP

Descripción: Autorización de publicación firmada por los autores y el director del trabajo dirigido para énfasis
Título: Autorización.pdf
Tamaño: 644.2Kb

Unicordoba LogoPDFClosed Access

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