Análisis de algoritmos para el procesamiento de base de datos de imágenes de resonancia magnética para aplicaciones Biomédicas.

Abstract

Las imágenes médicas son una herramienta muy importante en el campo de la medici na permitiendo visualizar estructuras internas del cuerpo humano, con el n de con rmar diagnósticos y patologías. Existen diferentes tipos de imágenes utilizadas en medicina, co mo rayos-X, tomografía computarizada, ecografías, ultrasonidos e imágenes por resonancia magnética. Estas imágenes deben de ser interpretadas por radiólogos profesionales lo que representa un consumo de tiempo elevado y sigue siendo propenso a error e interpretación humana. Con el surgimiento de herramientas de análisis de imágenes médicas se ha facili tado su estudio e interpretación, ya que estas herramientas permiten la detección de áreas de interés dentro de la imágen, así como la determinación de parámetros importantes y en algunos casos patologías presentes como es el tamaño de estructuras. Este trabajo de graduación tuvo como objetivo analizar métodos de preprocesamiento y segmentación de imagen, utilizando imágenes de resonancia magnética del cerebro humano para disminuir el tiempo de análisis de imágenes que invierten los profesionales de la salud. El proyecto se realizó en colaboración con el Hospital Herrera Llerandi y el departamento de neurología, utilizando imágenes de pacientes con el n de mejorar las capacidades de diagnóstico dentro de esta área, aprovechando los estudios de imagen con los que cuenta el hospital. Se busca poder extraer información importante y relevante de la imagen de manera efectiva con métodos de procesamiento para el diagnóstico clínico de patologías neurológicas por medio de imágenes de resonancia magnética como lo es la segmentación por tejidos del cerebro humano. (LA)