Análisis de imágenes de TC torácica en pacientes con Covid-19 mediante el algoritmo local Binary Pattern
DOI:
https://doi.org/10.26507/paper.2176Palabras clave:
Covid-19, Tomografía Computarizada, pixelResumen
El avance de la Inteligencia artificial (IA) ha ido desarrollándose con el paso del tiempo y ha demostrado ser de gran utilidad en diferentes áreas, una de ellas es el área de la salud. Los médicos se han apoyado de imágenes médicas, entre ellas la Tomografía Computarizada (TC) para poder dar diagnósticos y/o prevenir enfermedades. En el año 2019 fue cuando surgió el llamado COVID-19 (enfermedad de Coronavirus-19), nombrado así desde el 11 de febrero del 2020. A partir de estos años se empezó a enfocar principalmente en cómo combatir, curar o contrarrestar esta enfermedad. Actualmente sigue siendo prioridad descubrir avances que puedan ser de ayuda para el área médica en el tema del COVID-19. En este artículo se presentan los resultados de las TC de la región torácica de pacientes con COVID-19 procesadas por el algoritmo LBP (Local Binary Pattern) básico y algunas de sus variantes (LBP uniforme y LBP con invarianza a la rotación) donde se observan los diferentes patrones de dichas imágenes por medio de sus histogramas, llegando a identificar la frecuencia de los patrones correspondientes a cada LBP anteriormente mencionado con la implementación de filtro gaussiano con media ponderada e implementación de los canales rojo y verde así como las imágenes de TC del área torácica sin un preprocesamiento, dichas imágenes con un tamaño de 512x512.
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