Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author | Orellana, A. | es_ES |
dc.contributor.author | Rodríguez, R. | es_ES |
dc.contributor.author | Yanes, D. | es_ES |
dc.contributor.author | Valdés-Sosa, P. | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-02-03T08:22:56Z | |
dc.date.available | 2021-02-03T08:22:56Z | |
dc.date.issued | 2020-12-23 | |
dc.identifier.issn | 1697-7912 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/160623 | |
dc.description.abstract | [EN] In neurosciences, imaging techniques are used to diagnose diseases and assist in surgical interventions to determine the exact location and size of a tumor. International research has used different techniques for the fusion of Positron Emission Tomography and Computed Tomography because it allows us to observe metabolic functions in correlation with anatomical structures. From the study of these techniques and algorithms a software was developed that performs the fusion of neuroimaging, using the fusion scheme based on Wavelet. Bicubic interpolation was used to correct the images. As a discrete Wavelet transform, Haar's was used. An evaluation of the quality of the resulting images was performed, obtaining 512 × 512 × 24 bit resolution images and a signal-to-noise ratio with values greater than 18. It was verified by histograms that the merged image contains more information than the input images independent. | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] En neurociencias se utilizan técnicas imagenológicas para el diagnóstico de enfermedades y la asistencia en intervenciones quirúrgicas para determinar la ubicación y dimensión exactas de un tumor. Investigaciones a nivel internacional han utilizado diferentes técnicas para la fusión de la Tomografía por Emisión de Positrones y la Tomografía Computarizada debido a que permite observar las funciones metabólicas en correlación con las estructuras anatómicas. A partir del estudio de estas técnicas y algoritmos se desarrolló un software que realiza la fusión de neuroimágenes, utilizando el esquema de fusión basado en Wavelet. Para el corregistro de las imágenes se utilizó la interpolación Bicúbica. Como transformada discreta de Wavelet se utilizó la de Haar. Se realizó una evaluación de la calidad de las imágenes resultantes, obteniendo imágenes de resolución 512 × 512 × 24 bits y una relación señal-ruido con valores superiores a 18. Se comprobó mediante histogramas que la imagen fusionada contiene más información que las imágenes de entrada independientes. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Centro de Informática Médica de la Universidad de las Ciencias Informáticas de la Habana y el Centro de Neurociencias de Cuba CNEURO, por el apoyo logístico y asesoría especializada en temas de Neuroinformática. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.relation.ispartof | Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) | es_ES |
dc.subject | Fusion of images | es_ES |
dc.subject | Bicubic Interpolation | es_ES |
dc.subject | Wavelet transform | es_ES |
dc.subject | Discrete Haar transform | es_ES |
dc.subject | Image treatment | es_ES |
dc.subject | Fusión de imágenes | es_ES |
dc.subject | Interpolación bicúbica | es_ES |
dc.subject | Transformada Wavelet | es_ES |
dc.subject | Transformada discreta de Haar | es_ES |
dc.subject | Tratamiento de imágenes | es_ES |
dc.title | Fusión de neuroimágenes de PET/CT utilizando un esquema basado en Wavelet y la transformada discreta de Haar | es_ES |
dc.title.alternative | Fusion of PET / CT neuroimaging using a Wavelet-based and the Haar discrete transform scheme | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.4995/riai.2020.12977 | |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Orellana, A.; Rodríguez, R.; Yanes, D.; Valdés-Sosa, P. (2020). Fusión de neuroimágenes de PET/CT utilizando un esquema basado en Wavelet y la transformada discreta de Haar. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 18(1):75-81. https://doi.org/10.4995/riai.2020.12977 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | OJS | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.4995/riai.2020.12977 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 75 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 81 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.volume | 18 | es_ES |
dc.description.issue | 1 | es_ES |
dc.identifier.eissn | 1697-7920 | |
dc.relation.pasarela | OJS\12977 | es_ES |
dc.description.references | Huang, H. K. 2010. PACS and imaging informatics: basic principles and applications. 2nd ed. Hoboken, N.J: Wiley-Blackwell. ISBN 978-0-470-37372-9. | es_ES |
dc.description.references | Nitske, W. R. 1971. The life of Wilhelm Conrad Röntgen, discoverer of the X ray. Tucson: University of Arizona Press. | es_ES |
dc.description.references | Fenoll, I.G., 2010. Aportaciones a la segmentación y caracterización de imágenes médicas 3D. Capitulo II. Imágenes Médicas, Madrid: sn. | es_ES |
dc.description.references | Calzado, A. and Geleijns, J., 2010. Tomografía computarizada. Evolución, principios técnicos y aplicaciones. Revista de Física Médica, 11. | es_ES |
dc.description.references | Martí-Climent, J.M., Velloso, M.G., Serra, P., Boán, J.F. and Richter, J.A., 2005. Tomografía por emisión de positrones con un equipo PET/TAC. Revista Española de Medicina Nuclear, 24, 60-76. https://doi.org/10.1157/13070362 | es_ES |
dc.description.references | Ladrón de Guevara, H. & Pefaur, D. R. 2010. PET/CT en cáncer pulmonar. Revista médica de Chile. 138, 1441-1450. https://doi.org/10.4067/S0034-98872010001200015 | es_ES |
dc.description.references | Maldonado, A., Suárez, J.P., Cuesta, F.S., Madrid, J.R., Martín, F., Alenda, J.G., Alonso, M. and Sierra, J., 2005. Aportación de la imagen PET-CT a la patología oncológica de cabeza y cuello. Acta Otorrinolaringológica Española, 56, 453-458. https://doi.org/10.1016/S0001-6519(05)78647-7 | es_ES |
dc.description.references | Jadvar, H., Leader, D., Pole, W.S., Bartel, T., Chen, D., Delbeke, D., Esposito, G., Graham, M., Grant, F., Herscovitch, P. and Metzger, R., 2018. SNMMI scientific delegation to Cuba. J Nucl Med, 59, p.15N. | es_ES |
dc.description.references | Kluetz, P.G., Meltzer, C.C., Villemagne, V.L., Kinahan, P.E., Chander, S., Martinelli, M.A. and Townsend, D.W., 2000. Combined PET/CT imaging in oncology: impact on patient management. Clinical Positron Imaging, 3, 223-230. https://doi.org/10.1016/S1095-0397(01)00055-3 | es_ES |
dc.description.references | Vaishali P. & kinjal M. 2013. A Review on Different Image Interpolation Techniques for Image Enhancement. International Journal of Scientific Engineering and Applied Science (IJSEAS). 3. | es_ES |
dc.description.references | Shreyas F. 2014. Image Interpolation Techniques in Digital Image Processing: An Overview. Journal of Engineering Research and Applications. 4, 70-73. | es_ES |
dc.description.references | Singh Yadav, R.N. & Agarwal H. 2015. Medical Image Fusion Using Wavelet Transform. International Journal of Scientific Engineering and Applied Science (IJSEAS).1. https://doi.org/10.1109/CSNT.2012.36 | es_ES |
dc.description.references | Candmes, E. J. & Donoho, D. L.1999. Ridgelets: The key to higher dimensional intermittency. https://doi.org/10.1098/rsta.1999.0444 | es_ES |
dc.description.references | Candmes, E. J. & Donoho, D. L. 2000. Curvelets A surprisingly effective non adaptive representation for objects with edges. Saint-Malo Proceedings. | es_ES |
dc.description.references | Espada, L., Sanjurjo, M., Urrejola, S., Bouzada, F., Rey, G. & Sanchez, A. 2003. Ventajas del análisis Wavelet sobre el análisis de Fourier para la interpretación del ruido electroquímico. Revista de metalurgia. 39, 72-79. https://doi.org/10.3989/revmetalm.2003.v39.iExtra.1100 | es_ES |
dc.description.references | Gonzalez-Audicana, M., Saleta, J.L., Catalan, R.G., Garcia, R., 2004. Fusion of multispectral and panchromatic images using improved IHS and PCA mergers based on wavelet decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 42, 1291-1299. https://doi.org/10.1109/TGRS.2004.825593 | es_ES |
dc.description.references | Zhang, Y., Hong, G., 2005. An IHS and wavelet integrated approach to improve pan-sharpening visual quality of natural colour IKONOS and Quick Bird images. Information Fusion 6, 225-234. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2004.06.009 | es_ES |
dc.description.references | López, F., Verdú, R., Naranjo, V., Morales, J., González, P. & Larrey. J. 2012. Registro variacional de imágenes con contraste de TC de hígado: implementación eficiente y efecto de la interpolación. | es_ES |
dc.description.references | Graps, A. 1995. An Introduction to Wavelets. IEEE Computational Science and Engineering. 2. https://doi.org/10.1109/99.388960 | es_ES |
dc.description.references | Marín, A. 2013. Implementación y Evaluación de Algoritmos de Fusión de Imágenes en el contexto de las Imágenes Médicas. Universidad Politécnica de Cartagena | es_ES |
dc.description.references | Daza, A.P., Parra, J.F. and Espinosa, L.M., 2016. Metodología de representación de software orientada al desarrollo ágil de aplicaciones: Un enfoque arquitectural. Revista Electrónica Redes De Ingeniería, 7. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.redes.2016.1.a3 | es_ES |
dc.description.references | Haribabu, M., Hima, B. & Satya, K. P. 2013. A New Approach of medical image fusion using discrete wavelet transform. ACEEE Int. J. on Signal & Image Processing. 4. DOI: 01. IJSIP.4.2. | es_ES |
dc.description.references | James, A.P. and Dasarathy, B.V., 2014. Medical image fusion: A survey of the state of the art. Information Fusion, 19, 4-19. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2013.12.002 | es_ES |