Diseño de una librería de segmentación de tejidos en imágenes de resonancia magnética
Fecha
2022Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
En el mundo de la medicina, las imágenes médicas brindan una gran cantidad de información
que facilita el diagnóstico de enfermedades y lesiones. Existe una gran cantidad de técnicas de
adquisición de imagen como es la ecografía, la tomografía computarizada (TC) o la resonancia
magnética (MR). Los profesionales hacen uso de estas imágenes médicas para realizar
diagnósticos, el problema es que ...
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En el mundo de la medicina, las imágenes médicas brindan una gran cantidad de información
que facilita el diagnóstico de enfermedades y lesiones. Existe una gran cantidad de técnicas de
adquisición de imagen como es la ecografía, la tomografía computarizada (TC) o la resonancia
magnética (MR). Los profesionales hacen uso de estas imágenes médicas para realizar
diagnósticos, el problema es que cada vez se cuenta con mayor cantidad de información,
haciendo que los profesionales tengan que invertir mucho tiempo en interpretarla. Ante esta
situación el desarrollo de herramientas que faciliten y reduzcan el tiempo de interpretación a
los profesionales es de gran utilidad.
El objetivo de este trabajo es desarrollar una librería de segmentación de los diferentes tejidos
del abdomen y del muslo utilizando para ello imágenes de resonancia magnética. Además, esta
librería se ha utilizado para el desarrollo de una extensión de 3D Slicer que permita la realización
de las segmentaciones de forma sencilla a los profesionales y que además permite la obtención
de parámetros cuantitativos de interés para el diagnóstico o el seguimiento de una enfermedad.
En primer lugar, se hace un pequeño análisis de los diferentes tipos de grasa existentes, ya que
este es el tejido que mayor interés tiene en la segmentación y de los materiales que se van a
utilizar para realizar la segmentación. En segundo lugar, se explica el proceso de segmentación.
A continuación, se realiza un análisis de los resultados obtenidos, comparándolos como unas
segmentaciones realizadas manualmente. Finalmente, se exponen las conclusiones generales
obtenidas tras la implementación de la librería de segmentación. [--]
In the world of medicine, medical images provide a lot of information that facilitates the
diagnosis of diseases and injuries. There are a large number of image acquisition techniques
such as ultrasound, computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MR).
Professionals make use of these medical images to make diagnoses, the problem is that more
and more information is available, whic ...
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In the world of medicine, medical images provide a lot of information that facilitates the
diagnosis of diseases and injuries. There are a large number of image acquisition techniques
such as ultrasound, computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MR).
Professionals make use of these medical images to make diagnoses, the problem is that more
and more information is available, which forces professionals to spend a lot of time interpreting
it. Because of this situation, the development of tools that facilitate and reduce interpretation
time for professionals is very useful.
The objective of this work is to develop a segmentation library of the different tissues of the
abdomen and thigh using magnetic resonance images. In addition, this library has been used to
develop a 3D Slicer extension that allows professionals to carry out segmentations in a simple
way and that also allows obtaining quantitative parameters of interest for the diagnosis or
monitoring of a disease.
In the first place, a brief analysis of the different types of existing fat is made, since this is the
tissue that is of greatest interest in segmentation and of the materials that are going to be used
to perform the segmentation. Secondly, the segmentation process is explained. Next, an analysis
of the results obtained is carried out, comparing them with a manual segmentation. Finally, the
general conclusions obtained after the implementation of the segmentation library are
presented. [--]
Materias
Segmentación,
Resonancia magnética (MR),
Tejido adiposo subcutáneo (SAT),
Tejido adiposo visceral (VAT),
Tejido adiposo intramuscular (IntraMAT),
Tejido adiposo intermuscular (InterMAT),
Segmentation,
Magnetic resonance (MR),
Subcutaneous adipose tissue (SAT),
Visceral adipose tissue (VAT),
Intramuscular adipose tissue (IntraMAT),
Intermuscular adipose tissue (InterMAT)
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra /
Ingeniaritza Biomedikoan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan
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