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Estimación del desplazamiento horizontal del detector en un sistema de rayos X utilizando aprendizaje por transferencia

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dc.affiliation.dptoUC3M. Departamento de Bioingenieríaes
dc.affiliation.grupoinvUC3M. Grupo de Investigación: Biomedical Imaging and Instrumentation Groupes
dc.contributor.authorDel Cerro, C. F.
dc.contributor.authorGimenez, R.C.
dc.contributor.authorOlmos, P.M.
dc.contributor.authorPiol, A.
dc.contributor.authorDesco Menéndez, Manuel
dc.contributor.authorAbella García, Mónica
dc.contributor.funderMinisterio de Economía y Competitividad (España)es
dc.contributor.funderUniversidad Carlos III de Madrides
dc.contributor.funderComunidad de Madrides
dc.date.accessioned2021-06-01T10:37:55Z
dc.date.available2021-06-01T10:37:55Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionActas de: CASEIB 2020: XXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, 25–27 Nov, 2020 (congreso virtual).es
dc.description.abstractEn las imágenes de tomografía axial computarizada por rayos X (TAC) pueden aparecer artefactos causados por errores en la calibración geométrica del sistema de rayos X. Aunque existen muchos estudios que tratan de resolver el problema de la calibración geométrica de los sistemas de TAC, a menudo son diseñados específicamente para una configuración concreta y necesitan la adquisición previa de un maniquí. En este trabajo se propone un método basado en aprendizaje profundo (Deep Learning) para estimar la calibración geométrica de un sistema de TAC por rayos X directamente sobre una reconstrucción preliminar con artefactos. Los resultados preliminares muestran la viabilidad de la propuesta que abre la puerta a eliminar la necesidad de una fase de calibración previa con un maniquí específico para la calibración de sistemas de TAC de rayos X, sin suponer un extra de tiempo de cómputo.es
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (Instituto de Salud Carlos III, proyecto DTS17/00122; Agencia Estatal de Investigación, proyecto DPI2016-79075-R-AEI/FEDER, RTI2018-099655-B-100, UE), cofinanciado por Fondos de la Unión Europea (FEDER), "A way of making Europe". Además, ha sido financiado por el Programa de apoyo a la realización de proyectos interdisciplinares de I+D para jóvenes investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid 2019-2020 en el marco del Convenio Plurianual Comunidad de Madrid- Universidad Carlos III de Madrid (proyecto DEEPCT-CM-UC3M). El CNIC está financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y la fundación PRO-CNIC y es un centro de excelencia Severo Ochoa (SEV-2015-0505).es
dc.format.extent4
dc.identifier.bibliographicCitationCASEIB 2020: XXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, libro de actas, 25–27 Nov, 2020. Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, 2020, pp. 447–450.es
dc.identifier.isbn978-84-09-25491-0
dc.identifier.publicationfirstpage447
dc.identifier.publicationlastpage450
dc.identifier.publicationtitleEstimación del desplazamiento horizontal del detector en un sistema de rayos X utilizando Aprendizaje por Transferenciaes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10016/32817
dc.identifier.uxxiCC/0000032406
dc.language.isospa
dc.publisherSociedad Española de Ingeniería Biomédicaes
dc.relation.eventdate2020-11-25
dc.relation.eventplaceEspaña (congreso virtual)es
dc.relation.eventtitleXXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédicaes
dc.relation.projectIDGobierno de España. DPI2016-79075-Res
dc.relation.projectIDComunidad de Madrid. DEEPCT-CM-UC3Mes
dc.relation.projectIDGobierno de España. RTI2018-099655-B-100es
dc.relation.projectIDGobierno de España. SEV-2015-0505es
dc.relation.publisherversionhttp://caseib.es/2020/wp-content/uploads/2020/12/CASEIB2020_LibroActas.pdf
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.ecienciaBiología y Biomedicinaes
dc.titleEstimación del desplazamiento horizontal del detector en un sistema de rayos X utilizando aprendizaje por transferenciaes
dc.typeconference proceedings*
dc.type.hasVersionAM*
dspace.entity.typePublication
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Estimacion_CASEIB_2020.pdf
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