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Segmentación automática de tejido cerebral en imagen preclínica

dc.contributor.advisorPascau González-Garzón, Javier
dc.contributor.authorSánchez Illán, Natalia
dc.contributor.departamentoUC3M. Departamento de Bioingeniería e Ingeniería Aeroespaciales
dc.date.accessioned2013-04-10T15:02:24Z
dc.date.available2013-04-10T15:02:24Z
dc.date.issued2012-10
dc.date.submitted2012-10-29
dc.description.abstractEn estudios preclínicos neurológicos de imagen de resonancia magnética (MRI) en pequeños animales es común el uso de la segmentación cerebral para su posterior análisis volumétrico y/o registro con otras modalidades de imagen. Este proceso suele realizarse de forma manual, por lo que a menudo se emplea una gran cantidad de tiempo dependiendo del estudio. En este trabajo se propone un nuevo método de segmentación automática basado en registro para facilitar dicho proceso. La propuesta se ha comparado con dos métodos: segmentación manual, que se emplea como referencia, y una segmentación basada en PCNN (Pulse Couple Neural Network) propuesta específicamente para imágenes de rata. El método propuesto consigue buenos resultados en índice de solapamiento y volumen cerebral comparado con el manual, y ofrece además una reducción considerable en el tiempo de ejecución comparado con PCNN.es
dc.description.degreeIngeniería Técnica en Sistemas de Telecomunicaciónes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10016/16676
dc.language.isospaes
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.ecienciaTelecomunicacioneses
dc.subject.otherProceso de imágeneses
dc.subject.otherImagen por resonancia magnéticaes
dc.subject.otherSegmentaciónes
dc.subject.otherNeuroingenieríaes
dc.titleSegmentación automática de tejido cerebral en imagen preclínicaes
dc.typebachelor thesis*
dspace.entity.typePublication
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