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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorLo Vercio, Lucas-
dc.creatordel Fresno, Mariana-
dc.creatorVénere, Marcelo-
dc.date2016-08-08T20:45:22Z-
dc.date2016-08-08T20:45:22Z-
dc.date2013-11-
dc.date2016-08-04T18:20:37Z-
dc.date.accessioned2019-04-29T15:43:47Z-
dc.date.available2019-04-29T15:43:47Z-
dc.date.issued2016-08-08T20:45:22Z-
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dc.date.issued2013-11-
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dc.identifierLo Vercio, Lucas; del Fresno, Mariana; Vénere, Marcelo; Segmentación automática de imágenes IVUS basada en indicadores de textura y modelos deformables; Asociación Argentina de Mecánica Computacional; Mecanica Computacional; XXXII; 11-2013; 3823-3834-
dc.identifier1666-6070-
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11336/7014-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar:8080/jspui/handle/bnmm/300507-
dc.descriptionEl presente trabajo constituye un aporte a la segmentación de las paredes arteriales en imágenes de ultrasonido intravascular (IVUS). Esta modalidad consiste en la obtención de imágenes axiales del interior de las arterias de mayor dimensión, mediante un catéter con un dispositivo ultrasónico que va capturando cuadros a medida que avanza sobre un alambre guía. Como todas las técnicas basadas en ultrasonido, las imágenes IVUS son altamente ruidosas y con información faltante, lo que constituye un reto para su segmentación automática y su uso clínico. Como en imágenes con alto nivel de ruido los métodos basados en intensidades suelen fracasar, se propone un método de segmentación automática del contorno arterial basado en análisis de textura y modelos deformables (también conocidos como snakes). Inicialmente se define un mapa de textura de la imagen IVUS original que simultáneamente la suaviza y realza el contorno arterial. Sobre esta nueva imagen, se aplica un algoritmo basado en modelos deformables que parte de la circunferencia correspondiente al catéter y obtiene por resultado un contorno aproximado de la pared arterial. Por otro lado, se procesa la imagen original con un filtro anisotrópico diseñado a medida de la imagen de ultrasonido, que reduce su ruido característico preservando bordes, y se procede a detectar las paredes interna y externa de la arteria mediante snakes, utilizando para ambas segmentaciones la aproximación inicial obtenida a partir del mapa de textura.-
dc.descriptionFil: Lo Vercio, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil; Argentina-
dc.descriptionFil: del Fresno, Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina-
dc.descriptionFil: Vénere, Marcelo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia Quimica. CAC; Argentina-
dc.formatapplication/pdf-
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dc.languagespa-
dc.publisherAsociación Argentina de Mecánica Computacional-
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/4586-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/-
dc.sourcereponame:CONICET Digital (CONICET)-
dc.sourceinstname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas-
dc.sourceinstacron:CONICET-
dc.subjectUltrasonido intravascular-
dc.subjectsegmentación-
dc.subjecttextura-
dc.subjectmodelos deformables-
dc.subjectCiencias de la Computación-
dc.subjectCiencias de la Computación e Información-
dc.subjectCIENCIAS NATURALES Y EXACTAS-
dc.subjectIngeniería de Sistemas y Comunicaciones-
dc.subjectIngeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información-
dc.subjectINGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS-
dc.titleSegmentación automática de imágenes IVUS basada en indicadores de textura y modelos deformables-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/articulo-
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