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    A current review of computational techniques for diseases characterizing associated with the aortic valve

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    En los últimos años, los avances en imagenología médica estan cambiado la forma de obtener información anatómica y funcional de las estructuras vinculadas con el corazón, particularmente, de las válvulas cardíacas. En este artículo se hace una revisión, que abarca el periodo 2014-2020, sobre las técnicas computacionales usadas en la caracterización, vía segmentación, de las enfermedades que afectan las mencionadas válvulas. La presente revisión proporciona información actualizada acerca de: a) enfermedades que afectan las válvulas, b) principales modalidades de adquisición de imágenes cardíacas, c) últimos avances en prótesis de válvulas aórticas empleadas en el implante valvular aórtico transcatéter (TAVI), d) técnicas usadas para la segmentación y caracterización de las válvulas. Los principales hallazgos indican que se destaca la tomografía computarizada para hacer una caracterización de la geometría y de la capacidad funcional de los principales tejidos de las válvulas; mientras que se ha proliferado el uso de prótesis, de última generación, las cuales tienden a disminuir las complicaciones clínicas posterior al remplazo de válvula y, a su vez, elevan la calidad de vida del paciente, razón por la cual el TAVI es cada vez más frecuente en pacientes de moderado y bajo riesgo quirúrgico.In recent years, advances in medical imaging have changed the way of obtaining anatomical and functional information on structures linked to the heart, particularly, the heart valves. In this article, a review is made, covering the period 2014-2020, on the computational techniques used in the characterization, via segmentation, of the diseases that affect the mentioned valves. This review provides updated information about: a) diseases affecting the valves, b) main cardiac imaging modalities, c) recent advances in aortic valve prostheses used in transcatheter aortic valve implantation (TAVI), d) techniques used for the segmentation and characterization of the valves. The main findings indicate that computed tomography is highlighted to characterize the geometry and functional capacity of the main valve tissues; while the use of state-of-the-art prostheses has proliferated, which tend to decrease clinical complications after valve replacement and, in turn, raise the patient’s quality of life, which is due TAVI is increasingly more frequent in patients of moderate and low surgical risk

    Filtros suavizadores en imágenes sintéticas de resonancia magnética cerebral: un estudio comparativo

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    This paper presents the evaluation of two computational techniques for smoothing noise that might be present in synthetic images or numerical phantoms of magnetic resonance (MRI). The images that will serve as the databases (DB) during the course of this evaluation are available freely on the Internet and are reported in specialized literature as synthetic images called BrainWeb. The images that belong to this DB were contaminated with Rician noise, this being the most frequent type of noise in real MRI images. Also, the techniques that are usually considered to minimize the impact of Rician noise on the quality of BrainWeb images are matched with the Gaussian filter (GF) and an anisotropic diffusion filter, based on the gradient of the image (GADF). Each of these filters has 2 parameters that control their operation and, therefore, undergo a rigorous tuning process to identify the optimal values that guarantee the best performance of both the GF and the GADF. The peak of the signal-to-noise ratio (PSNR) and the computation time are considered as key elements to analyze the behavior of each of the filtering techniques applied. The results indicate that: a) both filters generate PSNR values comparable to each other. b) The GF requires a significantly shorter computation time to soften the Rician noise present in the considered DB. Keywords: Synthetic Cerebral images, Magnetic resonance, Rician noise, Gaussian filter, Anisotropic diffusion filter, PSNR.Este artículo presenta la evaluación de dos técnicas computacionales para el suavizado de ruido, que puede estar presente en imágenes sintéticas o phantoms numéricos de resonancia magnética (MRI). Las imágenes que servirán como bases de datos (DB) para el desarrollo de la mencionada evaluación están disponibles, de manera libre, en la Internet y se reportan, en la literatura especializada, como imágenes sintéticas denominadas BrainWeb. Las imágenes pertenecientes a esta DB fueron contaminadas con ruido Riciano debido a que este es el tipo de ruido más frecuente en imágenes de MRI reales. Por otra parte, las técnicas consideradas para minimizar el impacto de este ruido, en la calidad de las imágenes de la BrainWeb, se hacen coincidir con el filtro Gausiano (GF) y un filtro de difusión anisotrópica, basado en el gradiente de la imagen (GADF). Cada uno de estos filtros posee 2 parámetros que controlan su funcionamiento y, por ende, deben someterse a un proceso de entonación riguroso para identificar los valores óptimos que garanticen el mejor desempeño tanto del GF como del GADF. El pico de la relación señal a ruido (PSNR) y el tiempo de cómputo son considerados como elementos clave para analizar el comportamiento de cada una de las técnicas de filtrado aplicadas. Los resultados indican que: a) Ambos filtros generan valores de PSNR comparables entre sí. b) El GF requiere de un tiempo de cómputo, significativamente, menor para suavizar el ruido Riciano presente en la DB considerada. Palabras clave: Imágenes sintéticas cerebrales, Resonancia magnética, Ruido Riciano, Filtro Gausiano, Filtro de difusión anisotrópica, PSNR

    Una revisión actual de las técnicas computacionales para la caracterización de enfermedades vinculadas con la válvula aórtica

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    En los últimos años, los avances en imagenología médica estan cambiado la forma de obtener información anatómica y funcional de las estructuras vinculadas con el corazón, particularmente, de las válvulas cardíacas. En este artículo se hace una revisión, que abarca el periodo 2014-2020, sobre las técnicas computacionales usadas en la caracterización, vía segmentación, de las enfermedades que afectan las mencionadas válvulas. La presente revisión proporciona información actualizada acerca de: a) enfermedades que afectan las válvulas, b) principales modalidades de adquisición de imágenes cardíacas, c) últimos avances en prótesis de válvulas aórticas empleadas en el implante valvular aórtico transcatéter (TAVI), d) técnicas usadas para la segmentación y caracterización de las válvulas. Los principales hallazgos indican que se destaca la tomografía computarizada para hacer una caracterización de la geometría y de la capacidad funcional de los principales tejidos de las válvulas; mientras que se ha proliferado el uso de prótesis, de última generación, las cuales tienden a disminuir las complicaciones clínicas posterior al remplazo de válvula y, a su vez, elevan la calidad de vida del paciente, razón por la cual el TAVI es cada vez más frecuente en pacientes de moderado y bajo riesgo quirúrgico

    Una revisión actual de las técnicas computacionales para la caracterización de enfermedades vinculadas con la válvula aórtica

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    En los últimos años, los avances en imagenología médica estan cambiado la forma de obtener información anatómica y funcional de las estructuras vinculadas con el corazón, particularmente, de las válvulas cardíacas. En este artículo se hace una revisión, que abarca el periodo 2014-2020, sobre las técnicas computacionales usadas en la caracterización, vía segmentación, de las enfermedades que afectan las mencionadas válvulas. La presente revisión proporciona información actualizada acerca de: a) enfermedades que afectan las válvulas, b) principales modalidades de adquisición de imágenes cardíacas, c) últimos avances en prótesis de válvulas aórticas empleadas en el implante valvular aórtico transcatéter (TAVI), d) técnicas usadas para la segmentación y caracterización de las válvulas. Los principales hallazgos indican que se destaca la tomografía computarizada para hacer una caracterización de la geometría y de la capacidad funcional de los principales tejidos de las válvulas; mientras que se ha proliferado el uso de prótesis, de última generación, las cuales tienden a disminuir las complicaciones clínicas posterior al remplazo de válvula y, a su vez, elevan la calidad de vida del paciente, razón por la cual el TAVI es cada vez más frecuente en pacientes de moderado y bajo riesgo quirúrgico
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