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Gavidia, C., (2014). Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas [Tesis, Pontificia Universidad Católica del Perú]. http://hdl.handle.net/20.500.12404/5619
Gavidia, C., Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas [Tesis]. PE: Pontificia Universidad Católica del Perú; 2014. http://hdl.handle.net/20.500.12404/5619
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Título: Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas
Autor(es): Gavidia Calderón, Carlos Gabriel
Asesor(es): Beltrán Castañón, César Armando
Palabras clave: Diagnóstico por imágenes; Algoritmos; Procesamiento de imágenes; Programación heurística
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Fecha de publicación: 13-oct-2014
Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
Resumen: El análisis de imágenes nos permite la extracción de información de éstas, y dentro de
esta disciplina la segmentación permite la identificación de sus partes constituyentes.
La segmentación de imágenes tiene aplicaciones en reconocimiento de patrones y sistemas
de control de tráfico entre otros. Si llevamos la segmentación de imágenes al rubro
de imágenes médicas, las aplicaciones van desde la detección de tumores y otras
patologías hasta la medición de volúmenes en tejidos.
Existen diversas técnicas de segmentación de imágenes, y en este trabajo se plantea un
procedimiento de segmentación de imágenes médicas basado en la metaheurística de
Algoritmos de Colonia de Hormigas. Los algoritmos de esta metaheurística imitan el
comportamiento de las hormigas durante su búsqueda de alimento, dado que siempre
produce rutas óptimas entre la fuente de comida y el nido. Dicha conducta fue implementada
mediante hormigas artificiales con el objeto de realizar tareas específicas de
procesamiento de imágenes.
Este procedimiento fue aplicado a imágenes de Resonancias Magnéticas Cerebrales -
buscando la extracción de los segmentos correspondientes a la Materia Gris, Materia
Blanca y Líquido Cefalorraquídeo- y la segmentación obtenida fue de una calidad superior
a la de los algoritmos actualmente existentes para esta tarea.
Este documento consta de 5 capítulos: El capítulo 1 busca definir el problema y el enfoque
adoptado en este trabajo para darle solución. El capítulo 2 describe la disciplina
de segmentación de imágenes y la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas.
El capítulo 3 describe los trabajos previos que busquen segmentar imágenes médicas
mediante Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 4 describe el procedimiento
desarrollado, así como los resultados obtenidos en la aplicación del mismo. Finalmente,
el capítulo 5 trata sobre las conclusiones y recomendaciones obtenidas como
producto de este trabajo.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/20.500.12404/5619
Disciplina académico-profesional: Informática
Institución que otorga el grado o título: Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado
Grado o título: Maestro en Informática
Fecha de registro: 13-oct-2014; 13-oct-2014
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