%0 Journal Article
%T Segmentaci車n semiautom芍tica de im芍genes de resonancia magn谷tica, basada en redes neuronales artificiales
%A Bartolom谷 Drozdowicz
%A Guillermo Bernasconi
%A Mariano Reyes
%A Fernando Saba
%J Ciencia, Docencia y Tecnolog赤a
%D 2005
%I Universidad Nacional de Entre Rios
%X La segmentaci車n de Im芍genes de Resonancia Magn谷tica (IRM) es su descomposici車n en unidades naturales, tejidos normales (sustancia gris, sustancia blanca, fluido cerebro espinal, etc.) y posibles tejidos patol車gicos (tumores, edema, etc. Las IRM son una herramienta de diagn車stico est芍ndar, y, a diferencia de los otros m谷todos de estudios por imagen (TAC, PET, etc.), tienen caracter赤sticas multidimensionales, ya que existen diferentes modalidades para generar las im芍genes (T1, T2, DP), que son utilizadas para conformar los patrones empleados durante el entrenamiento y el testeo de las redes. La segmentaci車n es particularmente importante en aplicaciones como: extracci車n de caracter赤sticas anat車micas, medici車n volum谷trica, visualizaci車n 3D, compresi車n de datos, planeamiento de radioterapia y planeamiento de cirug赤a. El objetivo de la investigaci車n cuyos resultados se exponen fue explorar el potencial de diferentes estructuras de redes neuronales para realizar la segmentaci車n de IRM del cerebro y analizar los diferentes procesos de preprocesamiento de datos, necesarios para obtener la mayor eficiencia de las redes.
%U http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14503005