RT Conference Proceedings
T1 Método de calibración geométrica para tomosíntesis de tórax
A1 Galán González, A.
A1 Del Valle Hidalgo, A.
A1 García Blas, Francisco Javier
A1 Desco Menéndez, Manuel
A1 Abella García, Mónica
AB La tomosíntesis de tórax permite un diagnóstico más preciso de las alteraciones de las estructuras torácicas que la radiografía, manteniendo una dosis de radiación inferior a la involucrada en Tomografía Axial Computerizada (TAC). Al igual que en TAC, la calibración geométrica del sistema es fundamental en tomosíntesis para evitar artefactos en la imagen reconstruida. Sin embargo, la literatura sobre métodos de calibración para tomosíntesis es mucho menor que para TAC. Este trabajo propone un método de calibración geométrica para tomosíntesis a partir de la adaptación de un método previamente desarrollado para TAC. La validación en simulación de un estudio de tórax muestra que el método es capaz de reducir los artefactos de desalineamiento en la imagen reconstruida.
PB Sociedad Española de Ingeniería Biomédica
SN 978-84-09-25491-0
YR 2020
FD 2020
LK https://hdl.handle.net/10016/32821
UL https://hdl.handle.net/10016/32821
LA spa
NO Actas de: CASEIB 2020: XXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, 25–27 Nov, 2020 (congreso virtual).
NO Este 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 (DTS17/00122).
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RD 18 may. 2024