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dc.contributor.advisorTristán Vega, Antonio es
dc.contributor.authorDíaz Carral, Ángel
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales es
dc.date.accessioned2016-09-15T11:22:58Z
dc.date.available2016-09-15T11:22:58Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/18856
dc.description.abstractEn este proyecto se presenta un método para segmentar imágenes de rayos X de Aneurisma de Aorta Abdominal (AAA) con el fin de obtener el espesor de la aorta, el cual es un factor biomecánico relevante a la hora de evaluar la probabilidad de ruptura del aneurisma. La segmentación se basará en un modelo deformable de masas-muelles guiado por fuerzas externas dependientes de las características de la imagen. Éstas se obtienen con un modelo de grises al que se aplica una técnica de reconocimiento de patrones, el algoritmo de tipo lazy learning conocido como “k-nearest neighbors” (k-NN). Éste es el paso más complejo y caro computacionalmente, por lo que será el centro del proyecto. Además, se añaden dos propuestas de mejora para el algoritmo d segmentación, como son el preprocesado de la imagen y el cálculo del valor medio local de la imagen como característicaes
dc.description.sponsorshipDepartamento de Ciencias de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica, Expresión Gráfica en la Ingeniería, Ingeniería Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría, Ingeniería Mecánica e Ingeniería de los Procesos de Fabricaciónes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAortaes
dc.subjectImágenes, Tratamiento de lases
dc.subjectImágenes médicases
dc.subjectRayos Xes
dc.titleModelo mecánico para la detección de la pared externa de la aorta en imágenes de rayos X mediante sistemas de partículas para el modelado de AAA.es
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Mecánicaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International


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