Estudio comparativo de tres métodos para la selección de zonas candidatas a nódulos pulmonares en imágenes de tomografía computarizada de tórax

El diagnóstico temprano del cáncer de pulmón genera mayores probabilidades de éxito en el tratamiento y dentro de este proceso la detección y evaluación de nódulos pulmonares tiene gran importancia ya que pueden ser uno de los principales signos de un proceso canceroso. Actualmente La TC es la técnica que mejor detecta la naturaleza de un supuesto nódulo pulmonar. La gran cantidad de imágenes que ha de ser analizada con esta técnica, ha servido de justificación para el desarrollo de una gran cantidad de sistemas para la detección computarizada de nódulos pulmonares, pero en la mayoría de estos estudios se han centrado en el desarrollo de nuevas técnicas y se ha puesto poco interés en estudios comparativos que evalúen la efectividad de los algoritmos ya implementados. Por ese motivo en este trabajo se desarrollo un estudio comparativo, para brindar a los investigadores una visión de que algoritmo entre los tres implementados, es el más apropiado para segmentar zonas candidatas a nódulos pulmonares.Early diagnosis of lung cancer generates more likely to succeed in treatment and in this process the detection and evaluation of pulmonary nodules is of great importance because they can be one of the main signs of a cancerous process. Currently CT is the best technique that detects the nature of a pulmonary nodule course. The large number of images to be analyzed with this technique has served as justification for the development of a large number of systems for computerized detection of lung nodules, but in most of these studies has focused on the development of new techniques and has little interest in comparative studies evaluating the effectiveness of the algorithms already implemented. That is why in this work a comparative study was developed to give researchers an overview of the three implemented algorithm is the most appropriate candidates for segmenting lung nodules areas

Aproximaciones a los sistemas de percepción remota en satélites pequeños

En la actualidad los sistemas de percepción remota se utilizan para llevar a cabo estudios relacionados con agricultura de precisión, control poblacional y deforestación, entre otros, mediante los cuales es posible establecer estrategias que permiten optimizar los recursos naturales y poblacionales de los países. La implementación de los sistemas de percepción remota se realiza a través del empleo de sensores ópticos que se ubican en aeronaves a baja altura, como vehículos aéreos no tripulados o satélites pequeños. Las imágenes que capturan los sensores deben reconstruirse usando técnicas de procesamiento de imágenes, sin embargo, debido a los altos costos computacionales que genera ejecutar dicho procesamiento a bordo de las aeronaves, resulta una mejor opción manipular un computador en tierra para reconstruirlas