Sistema de detección de tejido infartado en el miocardio sobre imágenes de resonancia magnética
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Fecha
2017Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
Las imágenes obtenidas mediante la técnica de realce tardío con Gadolinio (RTG) por resonancia
magnética cardíaca (RMC) tienen la capacidad de acentuar las cicatrices generadas por un
infarto de miocardio. La cuantificación de este tejido dañado requiere una segmentación fiable
de las regiones infartadas. El principal objetivo de este trabajo es la implementación de un
sistema de detección de ...
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Las imágenes obtenidas mediante la técnica de realce tardío con Gadolinio (RTG) por resonancia
magnética cardíaca (RMC) tienen la capacidad de acentuar las cicatrices generadas por un
infarto de miocardio. La cuantificación de este tejido dañado requiere una segmentación fiable
de las regiones infartadas. El principal objetivo de este trabajo es la implementación de un
sistema de detección de las cicatrices de miocardio en imágenes de RTG por RMC. Con ese
propósito, partiendo de imágenes marcadas (miocardio y cicatriz) por un especialista, se han
extraído un conjunto de características estadísticas de intensidad y textura para cada píxel del
miocardio de las imágenes. Finalmente, parte de las características calculadas han sido
empleadas en el entrenamiento de un sistema de clasificación SVM, mientras que el resto han
sido utilizadas para verificar el correcto funcionamiento del éste. [--]
Images obtained by late Gadolinium enhancement (LGE) cardiac magnetic resonance (CMR)
technique have the ability to accentuate scars generated by myocardial infarction. For the
correct quantification of the damaged tissue is necessary a reliable segmentation of the
infarcted regions. The main goal of this report is the implementation of a myocardial infarction
scars detection system in LGE CM ...
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Images obtained by late Gadolinium enhancement (LGE) cardiac magnetic resonance (CMR)
technique have the ability to accentuate scars generated by myocardial infarction. For the
correct quantification of the damaged tissue is necessary a reliable segmentation of the
infarcted regions. The main goal of this report is the implementation of a myocardial infarction
scars detection system in LGE CMR images. For this purpose, and starting from images marked
(myocardium and scar) by a specialist, a set of statistical features of intensity and texture for
each myocardium image pixel have been calculated. Finally, some of the features have been
used in the training of a SVM classification systems, while the rest have been use to verify the
correct operations of this. [--]
Materias
Cicatriz de miocardio,
Tejido infartado,
Resonancia magnética cardíaca,
Realce tardío con gadolinio,
Detección,
SVM,
Myocardial scar,
Infarcted tissues,
Cardiac magnetic resonance,
Late gadolinium enhancement,
Detection
Titulación
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra /
Ingeniaritza Biomedikoko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan