SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.35 issue3Multimodal acoustic models HMM applied to heart and lung soundsMethodology to Weight Evaluation Areas from Autism Spectrum Disorder ADOS-G Test with Artificial Neural Networks and Taguchi Method author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista mexicana de ingeniería biomédica

On-line version ISSN 2395-9126Print version ISSN 0188-9532

Abstract

MENDIOLA-SANTIBANEZ, J. D.; SANTILLAN MENDEZ, I. M; PAREDES ORTA, C.  and  TEROL VILLALOBOS, I. R. Algoritmo para la extracción de imágenes de resonancia magnética T1 usando transformaciones morfológicas en 3D. Rev. mex. ing. bioméd [online]. 2014, vol.35, n.3, pp.211-222. ISSN 2395-9126.

En este artículo se presenta una composición de transformaciones morfológicas para la extracción del cerebro en imágenes de resonancia magnética T1 (MRI T1) en 3D. La propuesta hace uso de dos transformaciones morfológicas conexas, la nivelación inferior y una familia de filtros viscosos alternados secuenciales (VASFs). Las propiedades de estos operadores- las cuales consisten en el control del proceso de reconstrucción de un marcador dentro de la imagen original-, se explotan para segmentar el cerebro de 20 volúmenes de MRI T1. Los cerebros segmentados se comparan respecto a: i) segmentaciones obtenidas a partir del algoritmo BET, el cual es popular en la comunidad científica para la segmentación del cerebro; y ii) segmentaciones manuales. Los índices calculados indican que la transformación propuesta produce buenos resultados en su desempeño. El tiempo empleado por el operador durante su ejecución es aceptable además de que la propuesta puede ser implementada en Matlab

Keywords : segmentación del cerebro; transformaciones conexas; filtrado; transformaciones viscosas.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License