Sistema computacional para la detección de glioblastomas en resonancia magnética usando aprendizaje no supervisado.

Conventional or advanced magnetic resonance imaging is fundamental in the evaluation of several types of tumors, including glioblastomas, given the great heterogeneity and invasiveness of these tumors, their management at present constitutes a complex challenge for clinicians and neurosurgeons. This...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Publicado en:Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Vol. 39; no. 5; pp. 635 - 643
Autores principales: Ballesteros, Hebert Medelo, Espinosa-Castro, Jhon-Franklin, Rodríguez, Johel E., Borja, James Neira, Diaz, Viviana Elizabeth, Félix, Gabriela Gómez, Cando, Freddy Chango, Panchi, Betty Mallitasig, Añez, Roberto, Bermúdez, Valmore
Formato: Artículo
Publicado: Archivos Venezolanos de Farmacologia y Terapeutica 2020
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          Ballesteros, Hebert Medelo
          Espinosa-Castro, Jhon-Franklin
          Rodríguez, Johel E.
          Borja, James Neira
          Diaz, Viviana Elizabeth
          Félix, Gabriela Gómez
          Cando, Freddy Chango
          Panchi, Betty Mallitasig
          Añez, Roberto
          Bermúdez, Valmore
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          Ingeniero de Sistemas. Joven investigador COLCIENCIAS. Adscrito al grupo de investigación INGEBIOCARIBE de la Universidad Simón Bolívar
          Magíster en Administración de Empresas e Innovación, Universidad Simón Bolívar sede Cúcuta. Docente e investigador. Universidad Simón Bolívar Departamento de Ciencias Sociales y Humanas, Cúcuta, Colombia
          Magister Dirección Estratégica en Tecnologías de Información, Ingeniero de Sistemas, Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas, Universidad Simón Bolívar Cúcuta, Colombia
          Centro Latinoamericano de Estudios Epidemiológicos y Salud Social . Departamento de Investigaciones "Dr. Carlos J. Finlay y de Barré"
          Especialista en Cirugía General. Universidad de Guayaquil. República del Ecuador
          Magister en Epidemiología. Universidad de Machala. República del Ecuador
          Departamento de Endocrinología y Nutrición. Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, España
          Universidad Simón Bolívar, Facultad de Ciencias de la Salud, Barranquilla, Colombia
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        Image processing
        Three-dimensional imaging
        Cancer invasiveness
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        aprendizaje no supervisado
        filtro de suavizado
        Glioblastoma
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        resonancia magnética
        segmentación
        visualización tridimensional
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        Conventional or advanced magnetic resonance imaging is fundamental in the evaluation of several types of tumors, including glioblastomas, given the great heterogeneity and invasiveness of these tumors, their management at present constitutes a complex challenge for clinicians and neurosurgeons. This is also true for developers of computer systems oriented to diagnostic support and monitoring. The present system is used to localize and visualize glioblastomas in 11 datasets of public use. It includes a procedure for the evaluation of certain filtering techniques in the enhancement of magnetic resonance images and, furthermore, it integrates the technique of region growth and simple link as a segmentation procedure for filtered volumes. Gaussian, median, and erosion filters are assumed as contrast enhancement techniques associated with magnetic resonance imaging. The evaluation process begins with the establishment of a set of filter configurations which depends on the values and combinations of their input parameters. The established set of configurations is valued from the quantification of a measure of the quality of the enhancement, which is based on a scoring function that groups together a set of previously reported improvement metrics. From the result of the evaluation, it is concluded that the filter with the best performance corresponds to the median. In addition, a graphic user interface is constructed to manage the interaction between the user and the image processing algorithms.
        La imagenología por resonancia magnética convencional o avanzada es fundamental en la valoración de diversos tipos de tumores, incluyendo los glioblastomas. Ante la gran heterogeneidad e invasividad de estos, su manejo en la actualidad constituye un desafío complejo para los especialistas clínicos y neurocirujanos, así como para los desarrolladores de sistemas computacionales orientados al apoyo diagnóstico y de seguimiento. El presente sistema se utiliza para localizar y visualizar los glioblastomas en un conjunto de 11 bases de datos de uso público, incluye un procedimiento para la valoración de ciertas técnicas de filtrado en el realce de imágenes de resonancia magnética e integra la técnica de crecimiento de regiones de enlace sencillo como procedimiento de segmentación de los volúmenes filtrados. Los filtros Gaussiano, mediana y erosión se asumen como técnicas de realce del contraste asociado a las imágenes de resonancia magnética. El proceso de valoración comienza por el establecimiento de un conjunto de configuraciones de los filtros el cual depende de los valores y de las combinaciones de sus parámetros de entradas. El conjunto de configuraciones establecido es valorado a partir de la cuantificación de una medida de la calidad del realce, la cual se basa en una función de puntuación que agrupa un conjunto de métricas de mejora previamente reportadas. A partir del resultado de la valoración se concluye que el filtro con mejor desempeño corresponde con la mediana y se construye una interfaz gráfica de usuario para administrar la interacción entre el usuario y los algoritmos de procesamiento de imágenes.
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