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Desarrollo de un filtro de mejora de bordes para la detección de tumores milimétricos en imágenes cerebrales

Ramsés Francisco Arriaga LaraElsy Nazareth Martínez Pérez Ricardo Moctezuma Castillo

Objetivos

Especificos

General

• Investigar las técnicas existentes de mejora de bordes y su aplicación en imágenes cerebrales.

• Diseñar un algoritmo que resalte con claridad los bordes de tumores milimétricos sin comprometer la calidad de la imagen cerebral.
• Aplicar el filtro a un conjunto de imágenes cerebrales que contienen tumores de tamaño milimétrico, comparando la calidad visual con las imágenes originales.

Desarrollar e implementar un filtro de mejora de bordes para la detección de tumores milimétricos en imágenes cerebrales, optimizando la visualización de los bordes tumorales para apoyar a los médicos en la localización precisa.

Codigo Funcionando

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Conclusiones

Se ha desarrollado un programa para mejorar la localización de tumores cerebrales en imágenes médicas mediante filtros como Sobel, Canny y Laplaciano, optimizando la detección de bordes. Su diseño interactivo permite a los especialistas ajustar parámetros en tiempo real, adaptando la visualización a cada caso clínico. Esta herramienta, pensada para apoyar la neurocirugía, combina tecnología avanzada y versatilidad, destacándose como una solución prometedora en el diagnóstico y tratamiento de patologías neurológicas complejas.

¡Muchas gracias!

Referencias

[1] J Arbizu et al. “Neuroimagen de los tumores cerebrales”. En: Revista Española de Medicina Nuclear 30.1 (2011), págs. 47-65. [2] Carlos Garcia Chilan y Juan Viteri Paredes. “Análisis e implementación de algoritmos para distorsionar imágenes con distintos tipos de ruido y aplicación de filtros en dos dimensiones para restaurarlas”. B.S. thesis. 2009. [3] Beatriz Merino Barbancho. “Propuesta y evaluación de un sistema de reconocimiento de iris basado en filtros de sobel”. En: (2016). [4] Jimy Alexander Cortés Osorio, William Ardila Urueña y Jairo Alberto Mendoza Vargas. “Técnicas alternativas para la conversión de imágenes a color a escala de grises en el tratamiento digital de imágenes”. En: Scientia et technica 1.47 (2011), págs. 207-212. [5] Julio Cesar Sosa Savedra et al. “Detección de bordes en tiempo real empleando el filtro de Sobel y tecnología reconfigurable”. En: Pistas Educativas 35.108 (2018).