Informes de Investigación

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Examinando Informes de Investigación por Autor "Del Fresno, Mirta Mariana"

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  • Informe de investigador
    Acceso Abierto
    Informe científico de investigador: del Fresno, Mirta Mariana (2013)
    (2013) Del Fresno, Mirta Mariana
    La labor realizada durante el período informado está fuertemente asociada con el desarrollo y evaluación de estrategias de procesamiento y segmentación de imágenes digitales, orientados a aplicaciones en medicina. En esta área de investigación se enmarcan las distintas líneas de trabajo de los 3 becarios doctorales que dirijo y los 2 que co-dirijo y también se orientan la mayoría de las tesis de grado y beca de inicio a la investigación que superviso. Esta área de investigación, que junto a otro investigador lideramos, se está consolidando dentro del Instituto PLADEMA, habiendo dado origen a una línea de financiamiento PICT que se encuentra en su 3° año de ejecución y a la presentación de proyectos FONARSEC y PICT de la actual convocatoria. Cabe destacar que los métodos que se desarrollan se busca aplicarlos a casos concretos de interés médico y a problemas de aplicación en centros de diagnóstico e instituciones de salud. Durante el periodo informado se han publicado 4 trabajos en revistas científicas indexadas por los principales buscadores y a 3 presentaciones en congresos nacionales. Además, otros 4 trabajos se encuentran en proceso de revisión. Entre los aspectos particulares en los que se trabajó, se destacan los siguientes: - Se avanzó en la adaptación del método de segmentación mediante un enfoque integrado de regiones y superficies deformables, a fin de aplicarlo en detección de estructuras complejas o pobremente contrastadas, como el caso de órganos pélvicos en imágenes de resonancia magnética. El modelo se completó con un módulo de detección y tratamiento de auto-colisiones en las mallas de superficie asociadas. Un trabajo derivado del estudio ya fue publicado al cabo del periodo en la revista indexada Computerized Medical Imaging and Graphics y otro trabajo se encuentra en revisión. - Se estudió acerca de la incorporación de información de textura en los algoritmos de segmentación de objetos de interés dentro de la imagen. En particular, se consideró la detección de las paredes arteriales en imágenes de ultrasonido intravascular mediante modelos deformables, dando origen a una publicación en la revista Mecánica Computacional. También se aplicó la investigación a la segmentación de estructuras tumorales en imágenes de MRI y órganos abdominales de CT, utilizando indicadores de textura a fin de guiar la evolución del crecimiento de regiones para inicializar un modelo de superficies activas. Este estudio se presentó en un congreso nacional. - En relación al procesamiento de imágenes de ultrasonido, se avanzó también en el desarrollo de estrategias de restauración de información faltante o dañada por ruido y otros artefactos durante su captura. Para esto se consideraron adaptaciones de la técnica de inpainting digital, comúnmente empleadas en otras aplicaciones como cine y video, y se propuso otro algoritmo basado en la votación de tensores. La primera permite reconstruir información mediante interpolación y el segundo brinda una alternativa robusta y eficiente para la reducción de ruido en la imagen y la recuperación de saliencias que pueden ayudar en la restauración. Esta línea dio origen a dos publicaciones en la revista Mecánica Computacional y a tres publicaciones en revistas internacionales indexadas que se encuentran en revisión. - Se inició la investigación sobre la integración de métodos de clasificación y segmentación difusa con modelos deformables, evaluando la posibilidad de aplicarlos a imágenes multiespectrales. Un primer estudio para segmentación automática de tejidos cerebrales se presentó en un congreso nacional.
  • Informe de investigador
    Acceso Abierto
    Informe científico de investigador: del Fresno, Mirta Mariana (2014)
    (2014) Del Fresno, Mirta Mariana
    Durante el período informado se continuó con el estudio y desarrollo de métodos para el procesamiento, segmentación y visualización de imágenes digitales, especialmente orientados a aplicaciones en el área de la medicina. Se han realizado diferentes avances dentro del área de investigación, en especial relacionados a líneas de trabajo de los becarios doctorales y tesistas de grado de Ingeniería de Sistemas que superviso. Cabe destacar que en este periodo uno de los becarios CONICET completó su tesis doctoral sobre Segmentación de órganos pélvicos en imágenes de resonancia magnética, bajo mi dirección, la que fue entregada en la UNR en noviembre de 2014 (siendo defendida satisfactoriamente en febrero de 2015). También bajo mi dirección, el alumno Emmanuel Maggiori completó la beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas otorgada por el CIN, con evaluación satisfactoria de su informe final. Se publicaron 6 trabajos en revistas científicas reconocidas de carácter internacional y nacional, y se presentaron otros 2 en congresos nacionales. Además, otro trabajo se encuentra en proceso de revisión. Entre los aspectos particulares en los que se trabajó, se destacan los siguientes: - Extensión del método desarrollado para segmentación de imágenes mediante la integración de crecimiento de regiones y modelos deformables. - Estudio sobre técnicas de pre-procesamiento y extracción de características en imágenes médicas; el que se aplicó en este caso a estudios de fondo de ojo, para el estudio de afecciones visuales como glaucoma, retinopatía diabética y otras. - Investigación sobre métodos basados en Tensor Voting (TV) y técnicas de Inpainting para la restauración de información faltante o deteriorada en imágenes digitales. - Desarrollo de estrategias para la visualización de imágenes médicas de gran tamaño o alta resolución. - Integración del esquema de segmentación basado en modelos deformables o snakes con algoritmos de clasificación difusa (Fuzzy C-Means), aplicado a la detección de objetos en imágenes médicas tridimensionales. Esta área de investigación sobre análisis de imágenes e informática médica continúa consolidándose dentro del Instituto PLADEMA, fortalecida especialmente en los últimos años gracias a líneas de financiamiento provenientes de la ANPCyT y recientemente por parte de la Secretaría de Políticas Universitarias, para el desarrollo de proyectos en el área. Cabe destacar que los métodos desarrollados se busca orientarlos a casos concretos de interés médico y a problemas de aplicación en centros de diagnóstico e instituciones de salud, contando actualmente con algunos requerimientos desde el ámbito de instituciones de salud que se espera próximamente concretar en proyectos de desarrollo y transferencia. Además de las temáticas anteriores, durante el periodo se continuó colaborando en temas relacionados a la modelización y desarrollo de aplicaciones basadas en tecnologías de la información geográfica para estudios de expansión urbana. Se desarrolló una aplicación informática que incorpora gran parte de los avances propuestos sobre modelos basados en autómatas celulares. Los distintos usos de suelo son identificados con los elementos del conjunto de estados del autómata celular y se definen reglas de evolución de estados a través de una función que relaciona diferentes tipos de factores. El modelo se aplicó sobre la ciudad de Tandil, con evaluaciones sucesivas de la incidencia o sensibilidad que los parámetros incluidos en el mismo para modelizar el crecimiento y expansión de la ciudad. Estos estudios dieron origen a una publicación nacional y a una presentación en congreso internacional.