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Corrección del Artefacto de Truncamiento en TAC mediante Aprendizaje profundo

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dc.affiliation.dptoUC3M. Departamento de Bioingenieríaes
dc.affiliation.grupoinvUC3M. Grupo de Investigación: Biomedical Imaging and Instrumentation Groupes
dc.contributor.authorBerdón, P. M.
dc.contributor.authorDel Cerro, C. F.
dc.contributor.authorGimenez, R.C.
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.accessioned2021-06-01T09:37:47Z
dc.date.available2021-06-01T09:37:47Z
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.abstractLa adquisición de proyecciones incompletas debido a que parte de la muestra se extiende fuera del campo de visión, resulta en inconsistencias en los datos que dan lugar a lo que se conoce como artefacto de truncamiento. Se han propuesto varios métodos para la compensación de la falta de datos, basados en la extrapolación de las proyecciones, pero ninguno consigue recuperar completamente los datos truncados. Este trabajo presenta un nuevo método de compensación del artefacto de truncamiento en imágenes de TAC basado en técnicas de aprendizaje profundo. La evaluación en datos simulados a partir de estudios de roedores muestra la viabilidad de la propuesta.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, 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. 285–288.es
dc.identifier.isbn978-84-09-25491-0
dc.identifier.publicationfirstpage285
dc.identifier.publicationlastpage288
dc.identifier.publicationtitleCorrección del Artefacto de Truncamiento en TAC mediante Aprendizaje profundoes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10016/32815
dc.identifier.uxxiCC/0000032398
dc.language.isospa
dc.publisherSociedad Española de Ingeniería Biomédicaes
dc.relation.eventdate20-11-25es
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. 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.titleCorrección del Artefacto de Truncamiento en TAC mediante Aprendizaje profundoes
dc.typeconference proceedings*
dc.type.hasVersionAM*
dspace.entity.typePublication
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