Segementacion de higado utilizando clustering

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SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIGITALES DE HÍGADO UTILIZANDO CLUSTERING

John Alexander Carrillo Gómez

Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación Facultad de Ingeniería Universidad del Valle Santiago de Cali, Septiembre 2010

SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIGITALES DE HÍGADO UTILIZANDO CLUSTERING
Presentado como requisito parcial para optar el titulo de Ingeniero de Sistemas

Presentadopor: JOHN ALEXANDER CARRILLO GOMEZ

Dirigido por:
María Patricia Trujillo Uribe, Ph. D.

Co-Dirigido por:
Iván Mauricio Cabezas Troyano, Ing.

Segmentación de Imágenes Digitales de Hígado Utilizando Clustering 2

Agradecimientos
A mi madre por todo el apoyo dado en todos mis estudios. A la profesora María Patricia Trujillo, por su dirección, asistencia, compartir sus conocimientos y enespecial por la gran confianza que me brindo permitiéndome desarrollar este proyecto. Al profesor Iván Mauricio Cabezas, por su guía y aportes que me ayudaron a culminar este trabajo. A mis compañeros del Laboratorio de Multimedia y Visión por todos los aportes y la colaboración brindada en la realización del proyecto.

Segmentación de Imágenes Digitales de Hígado Utilizando Clustering 3

TABLADE CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN ................................................................................................................ 6 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................................ 7 3. OBJETIVOS ....................................................................................................................... 9 3.1Objetivo General............................................................................................................ 9 3.2 Objetivos Específicos .................................................................................................... 9 4. JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO.................................................................................... 9 5. MARCO DE REFERENCIA.............................................................................................. 10 5.1. ESTADO DEL ARTE .................................................................................................. 11 5.1.1. Algoritmo K-Means Mejoras y Variantes ......................................................... 11 5.1.2. Trabajos Realizados con la Matriz de Co-Ocurrencia y su Aplicativo enSegmentación de Imagines ...................................................................................... 11 5.1.3. Software ......................................................................................................... 12 5.1.3.1. Siemens ............................................................................................ 12 5.1.3.2. Segasist........................................................................................... 12 5.2. MARCO CONCEPTUAL ............................................................................................ 12 5.2.1. Segmentación de Imágenes ............................................................................ 12 5.2.2. Contraste........................................................................................................ 13 5.2.3. Ruido ............................................................................................................... 13 5.2.4. Digital Imaging and Communication in Medicine (DICOM) ............................... 13 5.2.5. Imagen de Resonancia Magnética ................................................................... 13 5.2.6. Imagen de Tomografía Computarizada............................................................ 14 5.2.7. Histograma ...................................................................................................... 14 5.3. MARCO CONTEXTUAL ............................................................................................. 15 6. TECNICAS Y ALGORITMOS USADOS EN LA SEGMENTACIÓN .................................. 15 6.1....
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