Clase 09 - Procesamiento de imágenes médicas¶
Docente: Miguel Martín-Landrove
Esta clase aborda los fundamentos del procesamiento de imágenes médicas digitales, con énfasis en técnicas como el filtrado, la clasificación, la segmentación, y el uso de la morfología matemática. Se introducen también herramientas avanzadas como el aprendizaje automático (Machine Learning) aplicado a la radiómica y el registro de imágenes, que permite la alineación de imágenes de diferentes modalidades. Además, se estudia el estándar DICOM para la gestión y comunicación de imágenes médicas.
Objetivos de la clase.¶
- Estándar DICOM.
Comunicación y almacenamiento de imágenes médicas.
Interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes. - Filtrado de Imágenes.
Suavizado de imágenes utilizando diferentes filtros como promedio, Gaussiano, Roberts, Prewitt, Sobel, y Laplaciano. - Clasificación y Segmentación.
Métodos de clasificación (K-means) y segmentación (Crecimiento de Regiones y Contornos Activos).
Morfología matemática: erosión, dilatación, apertura y cierre. - Machine Learning y Radiómica.
Uso del aprendizaje automático y deep learning en el procesamiento de imágenes para mejorar la segmentación y el análisis.
Extracción de características morfológicas en imágenes para el análisis tumoral. - Registro de Imágenes.
Alineación de imágenes mediante transformaciones rígidas, afines y no rígidas.
Uso de información mutua y entropía en el registro de imágenes.
Materiales de apoyo¶
Presentación¶
Presentación de la clase: FM-IM3.pdf