- -

Análisis de texturas en imágenes de resonancia magnética de la rodilla con el fin de determinar biomarcadores para un diagnóstico precoz de la artrosis de rodilla

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Análisis de texturas en imágenes de resonancia magnética de la rodilla con el fin de determinar biomarcadores para un diagnóstico precoz de la artrosis de rodilla

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.advisor Moratal Pérez, David es_ES
dc.contributor.advisor Santabárbara Gómez, José Manuel es_ES
dc.contributor.advisor Piñeiro Vidal, Tania es_ES
dc.contributor.advisor Ruiz España, Silvia es_ES
dc.contributor.author Madrid Gómez, Juan es_ES
dc.coverage.spatial east=-0.3454482351398869; north=39.4747721763969; name=Plaça d'Hondures, 46022 València, Valencia, Espanya es_ES
dc.date.accessioned 2021-10-14T11:58:18Z
dc.date.available 2021-10-14T11:58:18Z
dc.date.created 2021-07-14
dc.date.issued 2021-10-14 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/174698
dc.description.abstract [ES] El aumento de la esperanza de vida como consecuencia de los grandes avances que se están llevando a cabo en la medicina está directamete relacionado con un aumento de distintas enfermedades. Entre ellas se encuentra la artrosis, una de las patologías más discapacitantes en los países desarrollados. Las estimaciones mundiales indican que el 18% de las mujeres y el 10% de hombres mayores de 60 años presentan osteoartritis (OMS,2014). En España, tiene una prevalencia de 14,32 % en la población general, que sube al 26,42 % en el rango de edad de 50-69 años, siendo la edad el factor de riesgo más importante. Otros predictores son la obesidad, traumatismos e inactividad física. Su etiología no está firmementre establecida y la mayoría de profesionales sanitarios diagnostican esta patología mediante la observación de imágenes médicas, adjudicando un grado de gravedad a la enfermedad en función de la información que estas les ofrecen. Esto puede resultar subjetivo al tratarse del juicio propio del profesional y es posible que una gran parte de los pacientes esté desarrollando esta patología sin que pueda ser vista por el ojo humano. Por ello, el diagnóstico suele ser tardío, lo que supone que las terapias solo puedan basarse en la paliación del dolor, la mejora de la capacidad funcional de la articulación y la consecución de un control de la progresión de la enfermedad. Por tanto, es primordial conseguir un diagnóstico temprano de la artrosis de rodilla para así tratar de frenar su desarrollo e incluso evitarlo. Este trabajo está centrado en el análisis de texturas sobre imágenes de resonancia magnética de la rodilla con el fin de determinar biomarcadores para un diagnóstico precoz de la artrosis de rodilla. Se llevará a cabo mediante el análisis de imágenes ponderadas en T1, escogiendo el corte coronal. Para ello, se empleará una población de 50 sujetos: 25 controles y 25 diagnosticados con artrosis de rodilla entre los grados I y III según la escala de Kellgren y Lawrence, con un rango de edad situado entre los 45 y 65 años. Tras la visualización y selección de cortes, para cada sujeto, se segmentarán 6 regiones de interés de la rodilla asociadas a la presencia de esta enfermedad. De cada región de interés se extraerán una serie de parámetros de texturas mediante una aproximación radiómica, que posteriormente serán clasificados y analizados estadísticamente para estudiar la capacidad de detección de la enfermedad. es_ES
dc.description.abstract [CA] L'augment de l'esperança de vida a conseqüència dels grans avanços que s'estan duent a terme en la medicina està directament relacionat amb un augment de diferents malalties. Entre elles es troba l'artrosi, una de les patologies més discapacitants als països desenvolupats. Les estimacions mundials indiquen que el 18% de les dones i el 10% d'homes majors de 60 anys presenten osteoartritis (OMS,2014). A Espanya, té una prevalença de 14,32% en la població general, que puja al 26,42% en el rang d'edat de 50-69 anys, sent l'edat el factor de risc més important. Altres predictors són l'obesitat, traumatismes i inactivitat física. La seva etiologia no està fermament establida i la majoria dels professionals sanitaris diagnostiquen aquesta patologia mitjançant l'observació d'imatges mèdiques, adjudicant un grau de gravetat a la malaltia en funció de l’informació que aquestes els ofereixen. Això pot resultar subjectiu en tractarse del judici propi del professional i és possible que una gran part dels pacients estiga desenvolupant aquesta patologia sense que puga ser vista per l'ull humà. Per això, el diagnòstic sol ser tardà, la qual cosa suposa que les teràpies només puguen basar-se en la pal·liació del dolor, la millora de la capacitat funcional de l'articulació i la consecució d'un control de la progressió de la malaltia. Per tant, és primordial aconseguir un diagnòstic primerenc de l'artrosi de genoll per a així tractar de frenar el seu desenvolupament i fins i tot evitar-lo. Aquest treball està centrat en l'anàlisi de textures sobre imatges de ressonància magnètica del genoll amb la finalitat de determinar biomarcadors per a un diagnòstic precoç de l'artrosi de genoll. S'ha dut a terme per mitjà de l'anàlisi bidimensional d'imatges ponderades en T1, triant el tall coronal. Per a això, s'ha empleat una població de 50 subjectes: 25 controls i 25 diagnosticats amb artrosi de genoll entre els graus I i III segons l'escala de Kellgren i Lawrence, amb un rang d'edat situat entre els 45 i 65 anys. Després de la visualització i selecció de talls, per a cada subjecte, s'han segmentat 6 regions d'interés del genoll associades a la presència d'esta malaltia. De cada regió d'interés s'han extret una sèrie de paràmetres de textures mitjançant una anàlisi de textures que posteriorment van ser utilitzats per al desenvolupament de models predictius amb la finalitat d'estudiar la seua capacitat de detecció de la malaltia. es_ES
dc.description.abstract [EN] The life expectancy increase due to the great advances that are being carried out in medicine is directly related to an increase in different diseases. Among them, is osteoarthritis, one of the most disabling diseases in developed countries. Global estimatations indicate that 18% of women and 10% of men over 60 years of age have osteoarthritis (WHO, 2014). In Spain, it has a prevalence of 14.32% among general population, which rises to 26.42% in the age range of 50-69 years, age being the most important risk factor. Other predictors are obesity, trauma and physical inactivity. It¿s etiology is not firmly established and most health professionals diagnose this pathology by observing medical images, assigning a degree of severity to the disease based on the information that this images can provide. This could be bias as it is the professional's own judgment and it¿s possible that a large part of the patients is developing this pathology without being seen by the human eye. For this reason, the diagnosis is usually late, which means that the therapies can only be based on pain palliation, the improvement of the functional capacity of the joint and the achievement of a disease progression control. Therefore, it is essential to get an early diagnosis of knee osteoarthritis in order to try stoping its development and even avoid it. This study is focused on the analysis of textures on magnetic resonance images of the knee in order to determinate biomarkers for an early diagnosis of knee osteoarthritis. It will be carried out through the analysis of T1-weighted images, choosing the coronal section. For this, a population of 50 subjects will be used: 25 control subjects and 25 diagnosed with knee osteoarthritis between grades I and III according to the Kellgren and Lawrence scale, with an age range between 45 and 65 years. After visualization and selection of sections, for each pacient, 6 regions of interest of the knee associated with the presence of this disease will be segmented. From each region of interest, a series of texture parameters will be extracted using a radiomic approach, which will later be classified and statistically analyzed to study the disease detection ability. es_ES
dc.format.extent 82 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Artrosis es_ES
dc.subject Rodilla es_ES
dc.subject Imagen de resonancia magnética es_ES
dc.subject Radiómica es_ES
dc.subject Análisis de texturas es_ES
dc.subject Análisis de imagen es_ES
dc.subject Artrosi es_ES
dc.subject Genoll es_ES
dc.subject Imatge de ressonància magnètica es_ES
dc.subject Anàlisi de textures es_ES
dc.subject Anàlisi d'imatge es_ES
dc.subject Osteoarthritis es_ES
dc.subject Knee es_ES
dc.subject Magnetic resonance imaging es_ES
dc.subject Radiomics es_ES
dc.subject Texture analysis es_ES
dc.subject Image analysis es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Biomédica-Grau en Enginyeria Biomèdica es_ES
dc.title Análisis de texturas en imágenes de resonancia magnética de la rodilla con el fin de determinar biomarcadores para un diagnóstico precoz de la artrosis de rodilla es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Madrid Gómez, J. (2021). Análisis de texturas en imágenes de resonancia magnética de la rodilla con el fin de determinar biomarcadores para un diagnóstico precoz de la artrosis de rodilla. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174698 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\144424 es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem