Dimensión fractal y Mamografía; un estudio local. Río Gallegos, Pcia. de Santa Cruz
A través del procesamiento de imágenes biomédicas el estudio de las características fractales ha demostrado ser útil para las ciencias de la Vida. Se logra caracterizar formas y complejidad que aportan información muy valiosa. En el caso de las mamografías el aislamiento de una región de interés (RO...
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Universidad Nacional de la Patagonia Austral
2017-08-01
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Series: | Informes Científicos y Técnicos (Universidad Nacional de la Patagonia Austral) |
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doaj-3640644213184474b9b3ea145e0fb9af2020-11-25T01:42:58ZspaUniversidad Nacional de la Patagonia AustralInformes Científicos y Técnicos (Universidad Nacional de la Patagonia Austral)1852-45161852-45162017-08-019213414910.22305/ict-unpa.v9i2.250539Dimensión fractal y Mamografía; un estudio local. Río Gallegos, Pcia. de Santa CruzPaula MilladoMaria Laura IvanissevichA través del procesamiento de imágenes biomédicas el estudio de las características fractales ha demostrado ser útil para las ciencias de la Vida. Se logra caracterizar formas y complejidad que aportan información muy valiosa. En el caso de las mamografías el aislamiento de una región de interés (ROI) que muestra una masa mamaria sospechosa permite aplicar distintos métodos para calcular el valor de la Dimensión Fractal y anticipar una clasificación en formación maligna o benigna. En este trabajo se ha realizado un estudio de dos casos locales basando el procesamiento y los cálculos en el sofware ImageJ y su plugin FracLac. Los resultados son convalidados por citas bibliográficas y se obtuvieron sobre tumores benignos, optando por el algoritmo Otsu para la binarización y por la evaluación de la dimensión fractal de contorno (1D) con el algoritmo Box Counting.https://publicaciones.unpa.edu.ar/index.php/ICTUNPA/article/view/579imágenes biomédicasprocesamiento de imágenesgeometría fractaldimensión fractalbox counting |
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A través del procesamiento de imágenes biomédicas el estudio de las características fractales ha demostrado ser útil para las ciencias de la Vida. Se logra caracterizar formas y complejidad que aportan información muy valiosa. En el caso de las mamografías el aislamiento de una región de interés (ROI) que muestra una masa mamaria sospechosa permite aplicar distintos métodos para calcular el valor de la Dimensión Fractal y anticipar una clasificación en formación maligna o benigna. En este trabajo se ha realizado un estudio de dos casos locales basando el procesamiento y los cálculos en el sofware ImageJ y su plugin FracLac. Los resultados son convalidados por citas bibliográficas y se obtuvieron sobre tumores benignos, optando por el algoritmo Otsu para la binarización y por la evaluación de la dimensión fractal de contorno (1D) con el algoritmo Box Counting. |
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