Introducción a la formación de imágenes médicas
BE3027 - Robótica Médica
Aterrizando a imágenes médicas
Un poco de historia
¿Para qué imágenes médicas?
* de forma no invasiva (no se introducen instrumentos en el paciente)
- diagnóstico y detección de enfermedades
- planificación y asistencia (guía) en procedimientos mínimamente invasivos (biopsias, radioterapias y cirugías)
- investigación de la anatomía y fisiología de órganos y tejidos
Tipos de imágenes médicas
radiografía
tomografía computarizada (CT)
resonancia magnética (MRI)
ultrasonido
tomografía por emisión de positrones (PET)
elastografía
ecocardiografía
tomografía de emisión monofotónica (SPECT)
Tipos de imágenes médicas
radiografía
tomografía computarizada (CT)
resonancia magnética (MRI)
ultrasonido
tomografía por emisión de positrones (PET)
elastografía
ecocardiografía
tomografía de emisión monofotónica (SPECT)
por tipo de tecnología
rayos X
ultrasonido
medicina nuclear
Tipos de imágenes médicas
radiografía
tomografía computarizada (CT)
resonancia magnética (MRI)
ultrasonido
tomografía por emisión de positrones (PET)
elastografía
ecocardiografía
tomografía de emisión monofotónica (SPECT)
por la información que puede obtenerse
tomografía = secciones (planos) + volumen
sección (plano)
volumen
Formación de imágenes médicas
¿Qué información contienen los pixeles?
Radiografías y tomografías por rayos X
Radiografías y tomografías por rayos X
HU=1000×μwater−μairμ−μwater
HU=1000 \times \dfrac{\mu - \mu_\mathrm{water}}{\mu_\mathrm{water} - \mu_\mathrm{air}}
Hounsfield units (CT number)
HU∈(−1024,3071)
HU \in (−1024, 3071)
HU=1000×μwater−μairμ−μwater
HU=1000 \times \dfrac{\mu - \mu_\mathrm{water}}{\mu_\mathrm{water} - \mu_\mathrm{air}}
Hounsfield units (CT number)
coeficiente lineal de atenuación (cm−1) promedio del tejido
=0 a TPE
=−1000 a TPE
HU∈(−1024,3071)
HU \in (−1024, 3071)
se emplean ventanas del rango completo según la región (ej: de 0 a 80 para el cerebro) para acoplarse a la resolución que brinda la escala de grises
Imágenes por resonancia magnética
Tomografías por emisión de positrones
intensidad = radiotracer uptake
Ej: 18F-FDG
Flujo de trabajo típico en aplicaciones de tomografía computarizada
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Preprocessing and Augmentation
GroundTruth Labeling and Segmentation
Mathworks
3D Slicer
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Preprocessing and Augmentation
GroundTruth Labeling and Segmentation
Adquisición y reconstrucción
Análisis y/o aplicación
Adquisición y reconstrucción
Análisis y/o aplicación
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Preprocessing and Augmentation
GroundTruth Labeling and Segmentation
formación de imágenes
(las máquinas como tal)
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Preprocessing and Augmentation
GroundTruth Labeling and Segmentation
Adquisición y reconstrucción
Análisis y/o aplicación
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Import and Spatial Referencing
Preprocessing and Augmentation
GroundTruth Labeling and Segmentation
Adquisición y reconstrucción
Análisis y/o aplicación
Preprocessing and Augmentation
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
GroundTruth Labeling and Segmentation
Adquisición y reconstrucción
Análisis y/o aplicación
GroundTruth Labeling and Segmentation
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Preprocessing and Augmentation
Adquisición y reconstrucción
Análisis y/o aplicación
Análisis y/o aplicación
Import and Spatial Referencing
Display, Volume Rendering, and Surfaces
Preprocessing and Augmentation
GroundTruth Labeling and Segmentation
Adquisición y reconstrucción
- diagnóstico
- planificación
- navegación
- machine learning
- etc.
Introducción a la formación de imágenes médicas BE3027 - Robótica Médica
BE3027 - Lecture 11 (2024)
By Miguel Enrique Zea Arenales
BE3027 - Lecture 11 (2024)
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