Prototipo móvil para pre-procesamiento de imágenes

 

Authors

Escobar Ferie, Alex Daniel

Format

BachelorThesis

Status

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Description

El cáncer de mamas constituye la enfermedad con mayor mortalidad en la población femenina a nivel mundial, reportándose en las últimas dos décadas un aumento de la mortalidad en países en vías de desarrollo. La mamografía digital es el método más empleado en la detección temprana de esta dolencia, ya que, permite descubrir anomalías impalpables. En este trabajo se propone una metodología que combina técnicas de procesamiento digital para obtener una imagen médica digitalizada optimizada, empleando la umbralización Otsu, morfología matemática, técnica de eliminar componentes conectados, cuadrante automático, Regresión Polinomial, filtros de mediana, mediana adaptativa para eliminar ruido y ecualización de histograma adaptativo limitada por contraste (CLAHE), para mejorar el contraste. Para la validación de resultados se empleó MSE para medir el funcionamiento de las metodologías y algoritmos. Además, para el cálculo de la calidad de la imagen resultante, se tomó en cuenta la métrica PSNR. Para medir CLAHE se utilizó las métricas EME, EMEE, AME y AMEE. Para las pruebas se utilizaron 410 mamografías reales DICOM previamente diagnosticadas por especialistas. Para remover el músculo pectoral se realizaron pruebas con 206 imágenes MLO mismas que obtuvieron un 77,67% de resultados excelentes, 12,62% aceptables y 9,71% entre ajustables y no aceptables. Los resultados de esta investigación representan un aporte al diagnóstico temprano de lesiones mamarias mediante la implementación de técnicas de pre-procesamiento que permitieron mejorar la calidad de imágenes mamográficas, implementar procesos que interactúen entre distintos lenguajes de programación para identificar el consumo de recursos computacionales y optimizar su uso.
Breast cancer is the disease with the highest mortality rate in the female population worldwide, with an increase in mortality in developing countries in the last two decades. Digital mammography is the most commonly used method in the early detection of this condition since it allows discovering impalpable anomalies. This paper proposes a methodology that combines digital processing techniques to obtain an optimized digitalized medical image, using the Otsu Thresholding technique, mathematical morphology, technique to eliminate connected components, automatic quadrant, polynomial regression technique, median filters, median adaptive to eliminate noise, and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) to improve contradistinction. For the validation results, MSE was used to measure the operation of techniques and algorithms. Besides, for the calculation of the quality of the resulting image, the PSNR metric was taken into account. In order to measure CLAHE, the EME, EMEE, AME and AMEE metrics were used. For the relevant tests, 410 DICOM real mammograms previously diagnosed by specialists were used. To remove the pectoral muscle, tests were performed with 206 oblique lateral mean images with which the following results were obtained; 77,67% excellent, 12,62% acceptable and 9,71% between adjustable and non-acceptable. The results of this research represent a contribution to the early diagnosis of breast lesions through the implementation of pre-processing techniques that allowed to improve the quality of mammographic images, implement processes that interact between different languages of programming to identify the consumption of computational resources and optimize its use.

Publication Year

2020

Language

spa

Topic

INGENIERÍA DE SISTEMAS
INGENIERÍA DE PROTOTIPOS
PROGRAMAS PARA COMPUTADOR
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
SALUD
HOSPITALES
PATOLOGÍAS

Repository

Repositorio Universidad Politécnica Salesiana

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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/19053

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