Uso de la geometría fractal en la dinámica del crecimiento de tumores en pulmón

El crecimiento tumoral es un proceso complejo caracterizado por la proliferación incontrolable de células que invade a los tejidos vecinos. Entender este tipo de proceso es muy relevante para el diagnóstico y la definición de estrategias terapéuticas apropiadas. Esto implica iniciar la valoración de su complejidad de acuerdo a los descriptores producidos por el análisis de escalamiento y la geometría fractal, que en esencia definen el crecimiento geométrico del tumor. En este trabajo se calcularon los exponentes críticos de rugosidad local (αloc) y dimensión fractal (dF) caracterizando in vivo y en 3D el crecimiento tumoral de células no pequeñas, adenocarcinomas en pulmón y pulmón sano, mediante imágenes axiales tomográficas (CT). Para el cálculo de la dimensión fractal se determinó inicialmente la matriz de punto tridimensional del tumor, la cual se obtuvo mediante el método de segmentación de imágenes K- medias. Una vez obtenida la matriz se calculó con ella la dimensión fractal de Hausdorff (dF), aplicando el algoritmo de conteo por cajas (Box Counting, en inglés). En la interfaz del tumor huésped, se calculó el exponente de rugosidad local (αloc) mediante la utilización de un algoritmo que usa el ancho de la interfaz y las pequeñas áreas subtendidas en el ángulo sólido, que se genera entre el centro de masa de la lesión y su periferia. Los resultados obtenidos en cuanto la dimensión fractal y coeficiente de rugosidad local, mostraron que son parámetros útiles para la caracterización de este tipo de lesiones, ya que los resultados mostraron similitud en cada grupo histológico estudiado (tumores de células no pequeñas, adenocarcinomas de pulmón y pulmón sano).Tumor growth is a complex process due to the uncontrollable proliferation of cells that invade neighboring tissues. This type of process is very relevant for the diagnosis and definition of adequate therapeutic strategies. This implies the assessment of its complexity according to the descriptors, as well as the scaling analysis and the fractal geometry, which in essence define the geometric growth of the tumor. In this work we can calculate the factors of local rugosity (αloc) and fractal dimension (dF) characterizing in vivo and in 3D the tumor growth of non-small cells, adenocarcinomas in lung and healthy lung, by means of tomographic axial images (CT). For the calculation of the fractal dimension, the three-dimensional point matrix of the tumor was initially determined, which was obtained by the method of segmentation of average K-images. Once the matrix was obtained, the fractal dimension of Hausdorff (dF) was calculated with it, applying the box counting algorithm. At the host tumor interface, the local roughness exponent (αloc) was calculated by using an algorithm that uses the width of the interface and the small areas subtended at the solid angle, which is generated between the center of mass of the injury and its periphery. The results obtained in terms of the fractal dimension and local roughness coefficient, showed that they are parameters that can be used for the characterization of this type of lesions, since the results showed similarity in each histological group studied (non-small cell tumors, adenocarcinomas of lung and healthy lung)Magíster en Física MédicaMaestrí

Registro multimodal de mamografías: resonancia magnética y rayos-x

Solves Llorens, JA. (2014). Registro multimodal de mamografías: resonancia magnética y rayos-x [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/38940TESI

Desarrollo de algoritmos de procesamiento de imagen avanzado para interpretación de imágenes médicas. Aplicación a segmentación de hígado sobre imágenes de Resonancia Magnética multisecuencia

216 p.En este trabajo, se presenta un nuevo método para la segmentación automática de hígado sobre imagen multicanal obtenida mediante resonancia magnética. El método propuesto consiste en la minimización de una superficie activa 3D mediante la aproximación dual a la formulación variacional subyacente del problema. Esta superficie activa evoluciona sobre un mapa de probabilidad que se basa en un nuevo descriptor compacto propuesto que contiene la información espacial y multisecuencia de cada píxel en relación a un modelo estadístico multivariable de hígado generado previamente. Esta superficie activa 3D integra de manera natural la regularización volumétrica. El descriptor visual compacto junto con el enfoque propuesto constituye un método de segmentación 3D rápido y preciso. El método fue probado en 18 estudios de hígado sano y los resultados se compararon con una segmentación de referencia realizada por expertos radiólogos. Las comparaciones con otros métodos del estado del arte se realizan mediante la obtención de 9 métricas establecidas. Los resultados obtenidos son comparables, incluso mejores en algunos casos, a los de otras técnicas del estado del arte. Se ha obtenido un coeficiente de Dice de 98.59

Desarrollo de algoritmos de procesamiento de imagen avanzado para interpretación de imágenes médicas.

La imagen médica se ha convertido en los últimos años en una potente herramienta de ayuda al diagnóstico. Gracias a los avanzados escáneres y software de reconstrucción de imágenes disponibles es posible la identificación de distintos órganos y tejidos, así como la obtención de datos que ayuden a caracterizar y cuantificar las patologías. Los radiólogos son los responsables del uso e interpretación de dichas imágenes y demandan herramientas que les permitan localizar órganos y tejidos con mayor precisión y rapidez, así como la identificación y caracterización cuantitativa de las patologías presentes en ellos, con el fin de realizar un diagnóstico preciso. Por otra parte, el cáncer de hígado es una de las principales causas de muerte por cáncer en todo el mundo. Las técnicas invasivas utilizadas para su diagnóstico, tales como biopsias quirúrgicas, a veces pueden ser reemplazadas por técnicas no invasivas con imagen médica como la tomografía axial computerizada (TAC o CT, en sus siglas en inglés) y la resonancia magnética (RM o MRI, en inglés), con claros beneficios para el paciente. Con el fin de ayudar a los radiólogos y cirujanos en una planificación fiable de la intervención, son necesarios nuevos métodos y herramientas para localizar y segmentar adecuadamente el órgano de interés y las patologías presentes. La segmentación (delimitación) automática del hígado es un problema complejo. Se han alcanzado resultados parciales principalmente sobre imágenes obtenidas mediante CT. La técnica de MRI ofrece mayor información para fines de diagnóstico. Sin embargo, la segmentación del hígado en imágenes de MRI representa un desafío debido a la presencia de artefactos característicos de dicha tecnología de adquisición, como es el caso de los volúmenes parciales, el ruido, y en general, la baja nitidez y el escaso contraste existente entre órganos, de manera que el límite entre los diferentes tejidos suele ser confuso. Existen menos desarrollos sobre imágenes de MRI, aunque éstos han ido en aumento progresivo en los últimos años. En este trabajo, se presenta un nuevo método para la segmentación automática de hígado sobre imagen multicanal obtenida mediante resonancia magnética. El método propuesto consiste en la minimización de una superficie activa 3D mediante la aproximación dual a la formulación variacional subyacente del problema. Esta superficie activa evoluciona sobre un mapa de probabilidad que se basa en un nuevo descriptor compacto propuesto que contiene la información espacial y multisecuencia de cada píxel en relación a un modelo estadístico multivariable de hígado generado previamente. Esta superficie activa 3D integra de manera natural la regularización volumétrica. El descriptor visual compacto junto con el enfoque propuesto constituye un método de segmentación 3D rápido y preciso. El método fue probado en 18 estudios de hígado sano y los resultados se compararon con una segmentación de referencia realizada por expertos radiólogos. Las comparaciones con otros métodos del estado del arte se realizan mediante la obtención de 9 métricas establecidas. Los resultados obtenidos son comparables, incluso mejores en algunos casos, a los de otras técnicas del estado del arte. Se ha obtenido un coeficiente de similaridad de Dice de 98.59. Medical imaging has become in recent years a powerful tool to support diagnosis. Thanks to advanced scanners and image reconstruction software available, it is possible to identify different organs and tissues, as well as obtaining data that may help to characterize and quantify the pathologies. Radiologists are responsible for the use and interpretation of these images and require tools that allow them to locate organs and tissues with greater accuracy and speed, as well as the identification and quantitative characterization of the pathologies present in them, in order to make an accurate diagnosis. Moreover, liver cancer is one of the leading causes of cancer death worldwide. Invasive techniques used for diagnosis, such as surgical biopsies can sometimes be replaced by non-invasive techniques in medical imaging such as computed axial tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI), with clear benefits for the patient. In order to assist radiologists and surgeons in a reliable intervention planning, new methods and accurate and efficient tools are needed to locate and segment properly the organ of interest and the pathologies inside. Automatic segmentation (delimitation) of the liver is a complex problem. Partial results have been achieved mainly on images obtained by CT. MRI technique provides more information for diagnostic purposes. However, liver segmentation in MRI images is a challenge due to the presence of characteristic artifacts, such as the partial volumes, the noise, and generally, the low sharpness and the low contrast between organs, so that the boundary between different tissues is often confusing. There are fewer developments on MRI, although these have been steadily increasing in recent years. In this thesis, we present a novel method for multichannel MRI automatic liver segmentation. The proposed method consists of the minimization of a 3D active surface by means of the dual approach to the variational formulation of the underlying problem. This active surface evolves over a probability map that is based on a new compact descriptor comprising spatial and multisequence information of every pixel which is further modeled by means of a liver multivariate statistical model that has been previously generated. This proposed 3D active surface approach naturally integrates volumetric regularization in the statistical model. The advantages of the compact visual descriptor together with the proposed approach result in a fast and accurate 3D segmentation method. The method was tested on 18 healthy liver studies and results were compared to a gold standard made by expert radiologists. Comparisons with other state-of-the-art approaches are provided by means of nine well established quality metrics. The obtained results are in line with the state-of-the-art methodologies, and are even better than them in some cases. A Dice Similarity Coefficient of 98.59 has been achieved

XXIV congreso anual de la sociedad española de ingeniería biomédica (CASEIB2016)

En la presente edición, más de 150 trabajos de alto nivel científico van a ser presentados en 18 sesiones paralelas y 3 sesiones de póster, que se centrarán en áreas relevantes de la Ingeniería Biomédica. Entre las sesiones paralelas se pueden destacar la sesión plenaria Premio José María Ferrero Corral y la sesión de Competición de alumnos de Grado en Ingeniería Biomédica, con la participación de 16 alumnos de los Grados en Ingeniería Biomédica a nivel nacional. El programa científico se complementa con dos ponencias invitadas de científicos reconocidos internacionalmente, dos mesas redondas con una importante participación de sociedades científicas médicas y de profesionales de la industria de tecnología médica, y dos actos sociales que permitirán a los participantes acercarse a la historia y cultura valenciana. Por primera vez, en colaboración con FENIN, seJane Campos, R. (2017). XXIV congreso anual de la sociedad española de ingeniería biomédica (CASEIB2016). Editorial Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/79277EDITORIA

Libro de actas. XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica

596 p.CASEIB2017 vuelve a ser el foro de referencia a nivel nacional para el intercambio científico de conocimiento, experiencias y promoción de la I D i en Ingeniería Biomédica. Un punto de encuentro de científicos, profesionales de la industria, ingenieros biomédicos y profesionales clínicos interesados en las últimas novedades en investigación, educación y aplicación industrial y clínica de la ingeniería biomédica. En la presente edición, más de 160 trabajos de alto nivel científico serán presentados en áreas relevantes de la ingeniería biomédica, tales como: procesado de señal e imagen, instrumentación biomédica, telemedicina, modelado de sistemas biomédicos, sistemas inteligentes y sensores, robótica, planificación y simulación quirúrgica, biofotónica y biomateriales. Cabe destacar las sesiones dedicadas a la competición por el Premio José María Ferrero Corral, y la sesión de competición de alumnos de Grado en Ingeniería biomédica, que persiguen fomentar la participación de jóvenes estudiantes e investigadores

Actas de SABI2020

Los temas salientes incluyen un marcapasos pulmonar que promete complementar y eventualmente sustituir la conocida ventilación mecánica por presión positiva (intubación), el análisis de la marchaespontánea sin costosos equipamientos, las imágenes infrarrojas y la predicción de la salud cardiovascular en temprana edad por medio de la biomecánica arterial

Técnicas basadas en kernel para el análisis de texturas en imagen biomédica

[Resumen] En problemas del mundo real es relevante el estudio de la importancia de todas las variables obtenidas de manera que sea posible la eliminación de ruido, es en este punto donde surgen las técnicas de selección de variables. El objetivo de estas técnicas es pues encontrar el subconjunto de variables que describan de la mejor manera posible la información útil contenida en los datos permitiendo mejorar el rendimiento. En espacios de alta dimensionalidad son especialmente interesantes las técnicas basadas en kernel, donde han demostrado una alta eficiencia debido a su capacidad para generalizar en dichos espacios. En este trabajo se realiza una nueva propuesta para el análisis de texturas en imagen biomédica mediante la integración, utilizando técnicas basadas en kernel, de diferentes tipos de datos de textura para la selección de las variables más representativas con el objetivo de mejorar los resultados obtenidos en clasificación y en interpretabilidad de las variables obtenidas. Para validar esta propuesta se ha formalizado un diseño experimental con cuatro fases diferenciadas: extracción y preprocesado de los datos, aprendizaje y selección del mejor modelo asegurando la reproducibilidad de los resultados a la vez que una comparación en condiciones de igualdad.[Resumo] En problemas do mundo real é relevante o estudo da importancia de todas as variables obtidas de maneira que sexa posible a eliminación de ruído, é neste punto onde xorden as técnicas de selección de variables. O obxectivo destas técnicas é pois encontrar o subconxunto de variables que describan do mellor xeito posible a información útil contida nos datos permitindo mellorar o rendemento. En espazos de alta dimensionalidade son especialmente interesantes as técnicas baseadas en kernel, onde demostraron unha alta eficiencia debido á súa capacidade para xeneralizar nos devanditos espazos. Neste traballo realízase unha nova proposta para a análise de texturas en imaxe biomédica mediante a integración, utilizando técnicas baseadas en kernel, de diferentes tipos de datos de textura para a selección das variables máis representativas co obxectivo de mellorar os resultados obtidos en clasificación e en interpretabilidade das variables obtidas. Para validar esta proposta formalizouse un deseño experimental con catro fases diferenciadas: extracción e preprocesar dos datos, aprendizaxe e selección do mellor modelo asegurando a reproducibilidade dos resultados á vez que unha comparación en condicións de igualdade. Utilizáronse imaxes de xeles de electroforese bidimensional.[Abstract] In real-world problems it is of relevance to study the importance of all the variables obtained, so that denoising could be possible, because it is at this point when the variable selection techniques arise. Therefore, these techniques are aimed at finding the subset of variables that describe' in the best possible way the useful information contained in the data, allowing improved performance. In high-dimensional spaces, the kernel-based techniques are of special relevance, as they have demonstrated a high efficiency due to their ability to generalize in these spaces. In this work, a new approach for texture analysis in biomedical imaging is performed by means of integration. For this procedure, kernel-based techniques were used with different types of texture data for the selection of the most representative variables in order to improve the results obtained in classification and interpretability of the obtained variables. To validate this proposal, an experimental design has been concluded, consisting of four different phases: 1) Data extraction; 2) Data pre-processing; 3) Learning and 4) Selection of the best model to ensure the reproducibility of results while making a comparison under conditions of equality. In this regard, two-dimensional electrophoresis gel images have been used

Uso de los métodos de segmentación c-means, k-means y geometría fractal en el estudio in vivo del cáncer de pulmón

Según la organización mundial de la salud el cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo, siendo el cáncer de pulmón uno de los de mayor interés, debido a que en Colombia según el instituto nacional de cancerología es la segunda causa de muerte, reportándose en el 2013 alrededor de 10.7 fallecidos por cada 100.000 habitante entre hombres y mujeres, tendencia que todavía se mantiene vigente. De esta manera, buscar soluciones a dicha enfermedad, ha abarcado múltiples y diversos campos de investigación, en ese sentido, en aras de comprender y caracterizar la dinámica del crecimiento tumoral en pulmón, en este trabajo se usan modelos matemáticos fundamentados en el análisis de escalamiento y la geometría fractal. Para este estudio se tomaron imágenes tomográficas (CT) de 15 pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), las cuales fueron adquiridas de la base de datos The Cancer Imaging (TCIA), que contempla el uso del protocolo estándar de radioterapia, esto es, cortes axiales, que comprenden el volumen de la lesión para el registro de imágenes. Las imágenes fueron segmentadas mediante el método K – medias, para el cual elaboró su respetivo código bajo el lenguaje de programación Matlab, con este proceso se pretende determinar todas las partes de la lesión en estudio, dando así inicio al procesamiento de las imágenes para la respectiva estadificación de las lesiones. En este sentido se calculó la dimensión fractal (dF) en la superficie del tumor huésped mediante el método de box counting o conteo por cajas, lo que permite extraer la información geométrica de la misma, dado que es uno de los parámetros involucrados en el proceso de determinar la dinámica del crecimiento tumoral, así mismo se calculó el exponente crítico de rugosidad local αloc usando un algoritmo escrito en el lenguaje de programación de Matlab. Este parámetro da cuenta de la rugosidad de la interfaz del tumor huésped, elemento fundamental en el proceso de estadificación de la lesión. Los resultados obtenidos muestran variaciones significativas de acuerdo al estadío y al origen histológico de la lesión, lo que se corresponde de forma satisfactoria con los reportados en la literatura.Resumen................................................................................. 1OBJETIVO................................................................................ 3OBJETIVOS ESPECÍFICOS .................................................... 3Introducción............................................................................ 4Capítulo I ............................................................................... 71.1 Neoplasias malignas y benignas en pulmón ........................................................................ 71.2 Tumores. Generalidades ............................. 81.3 Anatomía de los pulmones ...................................... 101.4 Epidemiología Factores de riesgo ............................. 121.5 Diagnóstico .............................................................. 141.6 Clasificación del cáncer pulmonar .............................. 191.7 Lesiones preinvasivas ................................................ 221.8 Concepto del Estadío Clínico ................................. 26CAPITULO II ................................................................... 282.1 MODELOS de crecimiento tumoral y Escalamiento Dinámico ........................................... 282.2 Modelo de deposición balístico (BD). ................................................................................ 282.3 ESCALAMIENTO DINAMICO ............................................................................................... 322.4 Modelo malthusiano o exponencial ........................... 352.5 Modelo logístico ........................................... 362.6 GEOMETRÍA FRACTAL .................................................. 402.6.1 Auto- Similitud. ..................................................... 412.6.2 Auto-Afinidad. ..................................................... 422.6.3 Fractales lineales ......................................................... 422.6.4 Fractales no lineales ........................................... 43CAPITULO III .......................................................................... 443.1 Adquisición y Procesamiento Digital de Imágenes Tomográficas ...................................... 443.1.1 Materiales y Métodos ............................................. 453.1.1.1 Selección de las imágenes .................................. 453.1.1.2 Segmentación de las imágenes ........................... 473.1.1.3 Delimitación que contiene el volumen tumoral. ..................................................... 503.1.1.4 Selección de los centroides a partir de los picos mostrado en el histograma de Umbralización. .......................................................................................................................... 513.1.1.5 Segmentación de las imágenes de acuerdo al método K – medias y aplicación de operadores morfológicos .......................................................................................................... 523.1.1.6 Segmentación de las imágenes de acuerdo al método C – medias y aplicación de operadores morfológicos .......................................................................................................... 543.1.1.7 Selección de contorno del tumor ............................................................................. 573.2 Análisis de escalamiento y geometría fractal .................................................................... 593.2.1 Cálculo del ancho de la interfaz del tumor. ................................................................ 593.2.2 Cálculo de la dimensión fractal del tumor huésped ................................................... 63CAPITULO IV ................................................................................................................................. 64RESULTADO Y ANÁLISIS ........................................... 64CONCLUSIONES ............................................................ 70BIBLIOGRAFÍA ................................................................. 72PregradoFísico(a

Investigación en Matemáticas, Economía, Ciencias Sociales y Agronomía

Cada trabajo del libro incluye conclusiones para los interesados en las temáticas aludidas y en ellos nos enteramos de aspectos como los siguientes: - El mayor incremento del precio de los insumos como el maíz, sorgo y en menor medida desperdicio de pan, en relación con el menor crecimiento del precio del ganado en pie, dará como consecuencia un desabasto de carne bovina. - El agua es un recurso primordial en las zonas áridas y semiáridas de México, en tanto que su aporte limita la producción de la agricultura. En este estudio se observó que el precio real del agua es muy bajo en relación a otras zonas agrícolas del mundo. - Hoy en día en el país se consumen alrededor de 718 mil barriles diarios de gasolinas, un aproximado de 113.7 millones de litros, una cantidad tan grande que nuestro país se ve en la necesidad de importar cerca del 39 % de las gasolinas que consumimos. - Los jaliscienses radicados en Estados Unidos tienen una mayor capacidad de financiamiento del bienestar en la entidad, que el propio gobierno de ese estado. - México continuará basando sus finanzas públicas y su política de desarrollo económico en la extracción de combustibles fósiles (petróleo). Este modelo acelerará el deterioro y agotamiento de los recursos naturales. -La importancia de la agricultura orgánica radica en que retoma los tres ámbitos de la sustentabilidad; el ámbito ambiental, el económico y el social. - Es fundamental motivar la organización de los productores de haba para que ellos puedan captar una mayor proporción de los altos márgenes de precios que los consumidores están dispuestos a pagar. - Las condiciones del clima afectan a la producción agraria. Debido al fenómeno de cambio climático, es necesario contar con herramientas informáticas que proporcionen información climatológica para poder tomar medidas preventivas a favor de una mayor cantidad y calidad de producción. La herramienta de software permite la consulta del clima por localidades evitando la necesidad de contar con una estación meteorológica