Algoritmo de Crecimiento de Regiones con característicos de texturas: una aplicación en biopsias de médula ósea

Se presenta un algoritmo de segmentación semi-automático que permite establecer de manera exacta la presencia de estructura trabecular en biopsias de médula ósea. El algoritmo propuesto se basa en una combinación entre técnicas de identificación de texturas y crecimiento de regiones. Se elige la semilla como un píxel perteneciente a la trabécula y el proceso de crecimiento se basa en una evaluación de distancias entre vectores de característicos calculados a partir de matrices de coocurrencia. El método fue probado con imágenes de biopsias de médula ósea que presentan distribuciones variadas de trabéculas. Se presentan resultados visuales que muestran una precisión superior a otras técnicas tradicionales.Eje: ImágenesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Semiautomated segmentation of bone marrow biopsies images based on texture features and Generalized Regression Neural Networks

This work presents preliminary results of a method for semi-automatic detection of fat and hematopoietic cells as well as trabecular surfaces in bone marrow biopsies, in order to calculate the percentage of each type of tissue or cell area in relation to the whole area. Experimental results using selected clinical cases are presented. Twenty six biopsies were used, presenting varied distributions of cellularity and trabeculae topography. The approach is based on Digital Image Processing techniques and a Neural Network used for classification using textural features obtained from biopsies images. Results were improved with Mathematical Morphology filters. The algorithm produces highly satisfactory results. The method was shown to be faster and more reproducible than conventional ones, like region growing, edge detection, split and merging. The results from this computer-assisted technique are compared to others obtained by visual inspection by two expert pathologists, and differences of less than 9 % are observed.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis exploratorio de las dificultades de alumnado de ingeniería en la resolución de problemas de optimización

En este trabajo se presenta un análisis exploratorio descriptivo de las dificultades de los alumnos para resolver problemas de optimización, dicho análisis se realiza a fin de mejorar las estrategias de enseñanza de este tema. Se analizaron las producciones de alumnos de la primera asignatura de Análisis Matemático de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Mar del Plata utilizando conceptos del enfoque Ontosemiótico de la instrucción y la cognición Matemática. Los resultados del análisis muestran que las dificultades detectadas, en la mayoría de las resoluciones, se encuentran en algunos de los procedimientos empleados al resolver dichos problemas. La identificación de dichos procedimientos permitirá intervenir sobre ellos para lograr un mejor desempeño a la hora de resolver problemas de optimización

Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

Se presenta un método automático para la detección de estructuras con ramificaciones borrosas basado en operaciones de Morfología Matemática. Estas formas se presentan tanto en imágenes médicas (vasos sanguíneos, angiografías o vías respiratorias) como así también en imágenes de huellas digitales o de materiales. La detección de estas ramificaciones es indispensable para el diagnóstico precoz de gran cantidad de enfermedades o realce de huellas deterioradas para su posterior identificación. Sin embargo, por presentarse en forma difusa o inmersas en ruido, la mayoría de las técnicas estándar del Procesamiento Digital de Imágenes no obtienen los resultados deseables. Este trabajo propone un método para eliminar el ruido y realzar imágenes, mediante reconstrucción por aperturas morfológicas, utilizando elementos estructurantes lineales con diferentes orientaciones. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método realiza un filtrado alternativo y un análisis del signo de la curvatura del contorno para obtener los resultados deseados. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales, con y sin ruido, donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Semiautomated segmentation of bone marrow biopsies images based on texture features and Generalized Regression Neural Networks

This work presents preliminary results of a method for semi-automatic detection of fat and hematopoietic cells as well as trabecular surfaces in bone marrow biopsies, in order to calculate the percentage of each type of tissue or cell area in relation to the whole area. Experimental results using selected clinical cases are presented. Twenty six biopsies were used, presenting varied distributions of cellularity and trabeculae topography. The approach is based on Digital Image Processing techniques and a Neural Network used for classification using textural features obtained from biopsies images. Results were improved with Mathematical Morphology filters. The algorithm produces highly satisfactory results. The method was shown to be faster and more reproducible than conventional ones, like region growing, edge detection, split and merging. The results from this computer-assisted technique are compared to others obtained by visual inspection by two expert pathologists, and differences of less than 9 % are observed.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

Se presenta un método automático para la detección de estructuras con ramificaciones borrosas basado en operaciones de Morfología Matemática. Estas formas se presentan tanto en imágenes médicas (vasos sanguíneos, angiografías o vías respiratorias) como así también en imágenes de huellas digitales o de materiales. La detección de estas ramificaciones es indispensable para el diagnóstico precoz de gran cantidad de enfermedades o realce de huellas deterioradas para su posterior identificación. Sin embargo, por presentarse en forma difusa o inmersas en ruido, la mayoría de las técnicas estándar del Procesamiento Digital de Imágenes no obtienen los resultados deseables. Este trabajo propone un método para eliminar el ruido y realzar imágenes, mediante reconstrucción por aperturas morfológicas, utilizando elementos estructurantes lineales con diferentes orientaciones. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método realiza un filtrado alternativo y un análisis del signo de la curvatura del contorno para obtener los resultados deseados. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales, con y sin ruido, donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis y mejora de una secuencia didáctica sobre ecuaciones trigonométricas

Este trabajo presenta una aplicación de conceptos del Enfoque Ontosemiótico del Conocimiento y la Instrucción Matemática (EOS), en el diseño de una secuencia didáctica sobre ecuaciones vinculadas a funciones trigonométricas. Se expresan los significados asociados a ecuaciones trabajados en la secuencia y se ejemplifica el análisis de idoneidad epistémica en dos de sus actividades. Para cada una de dichas actividades se muestra la versión inicial y la versión posterior, que contiene las mejoras realizadas como consecuencia del análisis. El diseño de la mencionada secuencia se desarrolló en el marco de un taller de didáctica de la matemática. Dicho taller formaba parte del Proyecto de Articulación entre la Universidad Nacional de Mar del Plata y escuelas secundarias dependientes de la Jefatura Educativa de Gestión Estatal Región 19

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

En este trabajo se presenta un método automático para la segmentación de imágenes de Tomografía Axial Computada (T.A.C.) de mediastino con presencia de tumores con la aplicanción de Filtros Secuenciales Alternativos (ASFs) de Morfología Matemática y la extracción de componentes conectadas basado en conceptos de Topología continua. A una imagen digital se le puede asociar una estructura de espacio topológico, luego las nociones de topología general pueden ser usadas directamente. El método permite establecer de manera exacta el área, el borde externo de las estructuras segmentadas así como su localización exacta. Durante los últimos años, el desarrollo tecnológico ha beneficiado en forma importante el diagnóstico por imágenes permitiendo la detección de tumores renales y hepáticos incidentales, generalmente más pequeños, en personas más jóvenes y con un potencial maligno eventualmente menor. Esto ha permitido un gran avance de las técnicas intervencionistas como la criocirugía y la ablación por radiofrecuencia, evitando en algunos casos cirugías mayores, disminuyendo las morbimortalidad, días de hospitalización y costo total de un tratamiento. Sin embargo tanto la criocirugía como la ablación por radiofrecuencia, a través de temperaturas excesivamente bajas o altas respectivamente, matan tanto las células tumorales como las sanas. Es importante por lo tanto identificar los tumores con extraordinaria precisión espacialIII Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentación de imágenes de resonancia magnética de cerebros a través de operadores morfológicos y distancia geodésica

Cuando se trata de segmentar imágenes de Resonancia Magnética (RM) se presenta una gran cantidad de información inútil que se debe descartar como un paso previo a la clasificación de las distintas zonas de la corteza cerebral. Para arribar a resultados eficientes en la clasificación es deseable trabajar con imágenes que sólo contengan el cerebro y eliminar el cráneo y las meninges circundantes. En este trabajo se presenta un método semi-automático para la detección de estas estructuras basado en la aplicación de Filtros Alternativos Secuenciales de cerradura y apertura por Reconstrucción de Morfología Matemática, con elementos estructurantes de tamaño creciente. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método captura el interior de una curva simple cerrada utilizando la distancia geodésica. En este caso dicha curva representa el borde exterior del cerebro. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

En este trabajo se presenta un método automático para la segmentación de imágenes de Tomografía Axial Computada (T.A.C.) de mediastino con presencia de tumores con la aplicanción de Filtros Secuenciales Alternativos (ASFs) de Morfología Matemática y la extracción de componentes conectadas basado en conceptos de Topología continua. A una imagen digital se le puede asociar una estructura de espacio topológico, luego las nociones de topología general pueden ser usadas directamente. El método permite establecer de manera exacta el área, el borde externo de las estructuras segmentadas así como su localización exacta. Durante los últimos años, el desarrollo tecnológico ha beneficiado en forma importante el diagnóstico por imágenes permitiendo la detección de tumores renales y hepáticos incidentales, generalmente más pequeños, en personas más jóvenes y con un potencial maligno eventualmente menor. Esto ha permitido un gran avance de las técnicas intervencionistas como la criocirugía y la ablación por radiofrecuencia, evitando en algunos casos cirugías mayores, disminuyendo las morbimortalidad, días de hospitalización y costo total de un tratamiento. Sin embargo tanto la criocirugía como la ablación por radiofrecuencia, a través de temperaturas excesivamente bajas o altas respectivamente, matan tanto las células tumorales como las sanas. Es importante por lo tanto identificar los tumores con extraordinaria precisión espacialIII Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI