Detención de clústeres de microcalcificaciones en imágenes de mamografías digitales / digitalizadas con procesamiento digital de imágenes e inteligencia computacional / Jorge Luís Perea Luna. Archivo de computador.
Tipo de material:
Archivo de ordenadorIdioma: Español Detalles de publicación: Barranquilla, Colombia.: Universidad Autónoma del Caribe, 2015.Descripción: 1 disco compacto (4 3/4 plg.)Tema(s): Nota de disertación: Tesis (Ingenieríero Electrónico y Telecomunicaciones) Universidad Autónoma del Caribe, programa, Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2015 Resumen: El cáncer de mama es una de las causas de muerte en mujeres más frecuentes a nivel mundial, y, se ha venido incrementando su aparición de manera exponencial en las últimas décadas. Hasta la fecha, la mamografía sigue siendo la técnica de diagnóstico más efectiva para la detección temprana del cáncer de mama. Radiólogos son capaces de detectar anomalías de las células cancerosas, como calcificaciones, masas, distorsiones de la arquitectura y la asimetría entre los senos, entre otras, a partir de imágenes de mamografía.
Para ayudar a la detección y facilitarle al experto (el médico) un diagnóstico acertado de microcalcificaciones, se plantea un algoritmo basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes e inteligencia computacional, con el fin de detectar clústers de microcalcificaciones en imágenes de mamografías de manera automática.
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Trabajo de grado - Recurso Magnético (Mismo día)
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Biblioteca Central On Display | Biblioteca Central | Trabajo de grado | TELE 1277C (Navegar estantería(Abre debajo)) | CD-1 Ej.1 | Disponible | 10703000001042197 |
Tesis (Ingenieríero Electrónico y Telecomunicaciones) Universidad Autónoma del Caribe, programa, Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2015
Trabajo de grado para optar a el título de profesional según Acta No. IMLP 496
El cáncer de mama es una de las causas de muerte en mujeres más frecuentes a nivel mundial, y, se ha venido incrementando su aparición de manera exponencial en las últimas décadas. Hasta la fecha, la mamografía sigue siendo la técnica de diagnóstico más efectiva para la detección temprana del cáncer de mama. Radiólogos son capaces de detectar anomalías de las células cancerosas, como calcificaciones, masas, distorsiones de la arquitectura y la asimetría entre los senos, entre otras, a partir de imágenes de mamografía.
Para ayudar a la detección y facilitarle al experto (el médico) un diagnóstico acertado de microcalcificaciones, se plantea un algoritmo basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes e inteligencia computacional, con el fin de detectar clústers de microcalcificaciones en imágenes de mamografías de manera automática.
Requerimientos del sistema para el disco compacto: (PC) 200 MHz Procesador; 32 MB RAM; Windows 2000, XP, or NT 4.0, o posterior; unidad de CD-Rom de 8X; tarjeta de sonido; tarjeta graficadora VGA con un mínimo de 256 colores; resolución de 800 x 600. (Mac) Power-Macintosh; 128 MB RAM; OS X 10.2 y superior.
Recurso bibliográfico disponible en la Colección de Trabajos de Grado.
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