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dc.contributor.advisorCancino Suarez, Sandra Liliana
dc.contributor.advisorPastrana Rendon, Homero Fernando
dc.contributor.authorSánchez Pinzón, Emilio Alejandro
dc.date.accessioned2024-02-07T18:20:58Z
dc.date.available2024-02-07T18:20:58Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2843
dc.description.abstractspa: La identificación del tejido adiposo subcutáneo y del tejido adiposo visceral en imágenes de resonancia magnética de manera automática, para su posterior cuantificación y relacionamiento, fue el principal objetivo del presente trabajo, con la finalidad de disminuir tiempos y errores involuntarios por parte del médico que realiza el diagnóstico. Para lo cual se elaboró un algoritmo implementado en Matlab.spa
dc.description.abstractThe identification of subcutaneous adipose tissue and visceral adipose tissue in magnetic resonance images in an automatic way, for their subsequent quantification and relationship, was the main objective of the present work, with the purpose of reducing time and involuntary errors by the physician who performs the diagnosis. For this purpose, an algorithm implemented in Matlab was elaborated.eng
dc.description.tableofcontentsProcesamiento de imágenes de Resonancia Magnética.spa
dc.description.tableofcontentsCuantificación de la grasa visceral y subcutánea.spa
dc.description.tableofcontentsSegmentación automática de la grasa visceral y subcutánea.spa
dc.format.extent64 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherEscuela Colombiana de Ingenieríaspa
dc.titleCuantificación automática de la relación de grasa visceral versus grasa abdominal (o subcutánea) empleando técnicas de procesamiento de imágenes médicasspa
dc.title.alternativeAutomatic quantification of visceral fat versus abdominal (or subcutaneous) fat ratio using medical image processing techniqueseng
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónicaspa
dc.identifier.urlhttps://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=23667
dc.publisher.placeBogotáspa
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónicaspa
dc.relation.indexedN/Aspa
dc.relation.referencesGutiérrez Cortez, Edgar Agustín, Evelyn del Socorro Goicochea Ríos, and Edgardo Linares Reyes. 2020. “Definición de Obesidad: Más Allá Del Índice de Masa Corporal.” REVISTA MÉDICA VALLEJIANA/ Vallejian Medical Journal 9(1):61–64. doi: 10.18050/revistamedicavallejiana.v9i1.2425.spa
dc.relation.referencesHui, Steve C. N., Teng Zhang, Lin Shi, Defeng Wang, Chei Bing Ip, and Winnie C. W. Chu. 2018. “Automated Segmentation of Abdominal Subcutaneous Adipose Tissue and Visceral Adipose Tissue in Obese Adolescent in MRI.” Magnetic Resonance Imaging 45(January 2017):97–104. doi: 10.1016/j.mri.2017.09.016.spa
dc.relation.referencesKavur, A. Emre, Naciye Sinem Gezer, Mustafa Baris, Yusuf Sahin, Savas Ozkan, Bora Baydar, Ulas Yuksel, Caglar Kilikcier, Sahin Olut, Gozde Bozdagi Akar, Gozde Unal, Oguz Dicle, and M. Alper Selver. 2020. “Comparison of Semi-Automatic and Deep Learning-Based Automatic Methods for Liver Segmentation in Living Liver Transplant Donors.” Diagnostic and Interventional Radiology 26(1):11–21. doi: 10.5152/dir.2019.19025.spa
dc.relation.referencesMendoza, Ricardo, Andres Sanchez, Luis Felipe Uriza, and Marcela Hernandez Hoyos. 2011. “Automatic Segmentation of Adipose Viseral Tissue from CAT Images, Employing Anatomical Invariants.” Pp. 1–6 in 2011 6th Colombian Computing Congress (CCC). IEEE.spa
dc.relation.referencesKavur, A. Emre, Naciye Sinem Gezer, Mustafa Baris, Yusuf Sahin, Savas Ozkan, Bora Baydar, Ulas Yuksel, Caglar Kilikcier, Sahin Olut, Gozde Bozdagi Akar, Gozde Unal, Oguz Dicle, and M. Alper Selver. 2019. “CHAOS - Combined (CT-MR) Healthy Abdominal Organ Segmentation Challenge Data (Version v1.03) .”spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.armarcProcesamiento de imágenes médicas
dc.subject.armarcDiagnóstico por imagen - Resonancia magnética en imágenes
dc.subject.armarcAlgoritmo - MATLAB
dc.subject.armarcObesidad
dc.subject.proposalProcesamiento de imágenes médicasspa
dc.subject.proposalDiagnóstico por imagen - Resonancia magnética en imágenesspa
dc.subject.proposalMedical image processingeng
dc.subject.proposalDiagnostic Imaging - Magnetic Resonance Imagingeng
dc.subject.proposalAlgoritmo - MATLABspa
dc.subject.proposalAlgorithm - MATLABeng
dc.subject.proposalObesidadspa
dc.subject.proposalObesityeng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa


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