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oai:uvadoc.uva.es:10324/475232025-02-20T09:14:28Zcom_10324_30605com_10324_894col_10324_41

Contribución a técnicas de procesado de imagen relacionadas con ecuaciones en derivadas parciales para la ayuda al diagnóstico de cardiopatías mediante resonancia magnética de realce tardío Merino Caviedes, Susana Martín Fernández, Marcos Antonio Pérez Rodríguez, María Teresa La modalidad de resonancia magnética cardíaca de realce tardío con contraste de gadolinio (RMC-RTG) permite la identificación de tejido dañado (escara o fibrosis) presente en el miocardio gracias a la acumulación de contraste en el mismo. Es, por ello, una importante herramienta diagnóstica en patologías tales como la cardiopatía isquémica y la miocardiopatía hipertrófica. La contribución principal del presente trabajo es un método para calcular mapas densos del grosor del miocardio y de la transmuralidad de la escara basado en una ecuación en derivadas parciales e implementado numéricamente empleando un esquema multistencil. El método se ha probado empleando funciones analíticas y tres bancos de imágenes RMC-RTG reales diferentes. Proponemos también un método de segmentación multimodal cuando se dispone de las imágenes RMC-RTG y RMC-CINE y de una segmentación del miocardio en RMC-CINE, que permite pequeños desplazamientos de los contornos endocárdico y epicárdico. Se trata de una variante de un método variacional existente que utiliza un algoritmo de esperanza maximización novedoso para estimar los parámetros de las distribuciones de probabilidad empleando una función de log-verosimilitud que incorpora tanto las imágenes RMC-RTG y RMC-CINE como la segmentación del miocardio de RMC-CINE. Estudiamos también la influencia del conjunto de stencils escogido en los resultados del método Multi-Stencil Fast Marching. Se ha propuesto también una nueva versión utilizando un esquema en diferencias finitas centrado para las derivadas parciales. 2021 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis spa Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47523 https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/47523/3/license.txt 017313583e37a1e4d1253e1ef6c66c6c https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/47523/1/Tesis1835-210719.pdf eb859750dc3a20d8d0b9a8a213ed4525 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Visión artificial Ecuaciones diferenciales 10.35376/10324/47523