Inteligencia computacional aplicada a la segmentación de imágenes de resonancia magnética cerebral para la diagnosis y tratamiento médico.: Edición Semestral | Volumen 4, Número 2 |Julio - Diciembre de 2016

• Rodriguez, Iván ^[1]
  1. [1] Doctorando en Universidad de Granada, España |Máster en Soft Computing y Sistemas Inteligentes-Universidad de Granada | Máster en Ingeniería Computacional - Donetsk National University, Ucrania |Docente investigador en Departamento de Ciencias Computacionales - Facultad de Economía, Universidad Autónoma de Chiriquí | correo electrónico: iarm2010@correo.ugr.es, iarm2000ster@gmail.com
• Localización: Revista Plus Economía, ISSN-e 2644-4046, ISSN 2411-0353, Vol. 4, Nº. 2, 2016 (Ejemplar dedicado a: Economía Digital)
• Idioma: español
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• Resumen

  • La segmentación de imágenes médicas de resonancia magnética, presente en los métodos que se describen, y que serán desarrollados con algún tipo de tecnología relacionada a los modelos de clasificación en agrupamiento de datos, están basados en las teorías básicas subyacentes al reconocimiento de patrones difusos, a las propiedades topológicas en la reconstrucción de tejido anatómico y a la calidad de representación de características de la imagen. Así se involucran técnicas de trabajo con el modelado de vaguedad o incertidumbre utilizando modelos de agrupamiento difuso como herramienta principal del sistema de clasificación, combinados con el modelado de reconstrucción anatómica que evidencie el proceso de identificación de tejido patológico. Finalmente, este grupo de técnicas estructuradas en forma de algoritmos, transfiere conocimiento del dominio médico para ser utilizados en la reconstrucción de superficies volumétricas que conserven la anatomía del objeto de interés; en nuestro caso, la posibilidad de localizar o representar un tumor o lesión.