Nuevos métodos para el análisis automático del volumen de estructuras cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética nuclear

En la actualidad, la medicina y en especial el área de imagen médica, ha sido uno de los campos de la ciencia que más se ha beneficiado de las tecnologías de la información. En esta tesis nos centramos en las imágenes de resonancia magnética cerebral y los métodos de segmentación automática del volu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Romero Gómez, José Enrique
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2018
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/106346
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/106346
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Segmentacion cerebral
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spelling Nuevos métodos para el análisis automático del volumen de estructuras cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética nuclearRomero Gómez, José EnriqueSegmentacion cerebralmrimultiatlasFISICA APLICADAEn la actualidad, la medicina y en especial el área de imagen médica, ha sido uno de los campos de la ciencia que más se ha beneficiado de las tecnologías de la información. En esta tesis nos centramos en las imágenes de resonancia magnética cerebral y los métodos de segmentación automática del volumen cerebral. En el primer capítulo describimos los antecedentes de este trabajo mediante una breve introducción de los principios físicos de la resonancia magnética y una revisión del estado del arte en relación con las técnicas de segmentación y su evolución a lo largo de las últimas décadas. En los capítulos tres, cuatro y cinco presentamos tres métodos de segmentación automática de diferentes partes del cerebro que mejoran el estado del arte en términos de calidad del resultado y velocidad. Finalmente, en el capítulo seis se comentan las conclusiones generales y se proponen líneas de desarrollo futuras.Nowadays, medicine and specially the medical image area, is one of the science fields that has benefited more from the information technologies. In this thesis we focus on cerebral magnetic resonance imaging and automatic segmentation methods of the brain volume. In the first chapter we describe a background for this work by a brief introduction of the physic fundaments of magnetic resonance and a revision of the state-of-the-art regarding to segmentation techniques and its evolution along the last decades. In the chapters three, four and five we present three methods for automatically segment different parts of the brain that leverage the state-of-the-art in terms of result quality and computation time. Finally, in chapter six we comment the general conclusions and propose lines for future works.En l'actualitat, la medicina i en especial l'àrea d'imatge mèdica, ha estat un dels camps de la ciència que més s'ha beneficiat de les tecnologies de la informació. En aquesta tesi ens centrem en les imatges de ressonància magnètica cerebral i el desenvolupament de mètodes de segmentaciò automàtica del volum cerebral. En el primer capítol descrvim els antecedents d'aquest treball mitjançant una breu introducció dels principis físics de la ressonància magnètica i una revisió de l'estat de l'art en relació amb les tècniques de segmentació i la seva evolució al llarg de les últimes dècades. En els capítols tres, quatre, i cinc presentem tres mètodes de segmentació automàtica per a diferents parts del cervell que milloren l'estat de l'art en quant a qualitat dels seus resultats i velocitat. Finalment, en el capitol sis es comenten les conclusions generals i es proposen línies de desenvolupament ions generals i es proposen línies de desenvolupament futures.Universitat Politècnica de ValènciaManjón Herrera, José VicenteDepartamento de Física AplicadaInstituto Universitario de Tecnologías de la Información y ComunicacionesEscuela Técnica Superior de Ingeniería InformáticaRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20182018-07-2720182018-06-22doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06AMhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/106346reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reserva de todos los derechoshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/1063462026-06-13T07:49:27Z
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