Informe de investigador

Informe científico de investigador: del Fresno, Mirta Mariana (2014)

Resumen

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.

Palabras clave
imágenes digitales
Medicina
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