ALGORITMO PARA LA CARACTERIZACIÓN DE NEUMONÍA EN RADIOGRAFÍA DE TÓRAX

Autores/as

  • Andrés Felipe Romero Gómez Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Camila Andrea Castellanos Guarnizo Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Adriana Marcela Gutiérrez Pomarico Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Sandra Liliana Cancino Suárez Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Palabras clave:

radiografía de tórax, neumonía, procesamiento de imágenes

Resumen

En este trabajo se propone un método para la caracterización de la neumonía a partir del procesamiento y análisis de radiografías de tórax. En el método propuesto, se emplearon técnicas de mejora de contraste como parte de una etapa de pre-procesamiento. Luego se realiza la segmentación automática del pulmón utilizando umbrales múltiples y operadores morfológicos. Posteriormente, se extraen características del pulmón como lo son la entropía, el valor promedio de intensidad, la desviación estándar y la correlación entre el pulmón derecho y el izquierdo, con el objetivo de cuantificar información sobre la opacidad y la textura de los pulmones. Por último, se emplean las características mencionadas como entrada para un clasificador K-means de tal manera que se pueda obtener un agrupamiento correcto de la población de pacientes sanos y pacientes con neumonía. Para evaluar el desempeño del método propuesto, se toma una muestra de 30 imágenes de radiografía de pacientes sanos y 30 de pacientes que presentan la patología. Se extraen las características propuestas anteriormente obteniendo una especificidad del 76,6% y una sensibilidad del 83,3%, todo esto para la clasificación de la población en estudio en presencia o no de la neumonía.

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Publicado

2020-08-22

Cómo citar

Romero Gómez, A. F., Castellanos Guarnizo, C. A., Gutiérrez Pomarico, A. M., & Cancino Suárez, S. L. (2020). ALGORITMO PARA LA CARACTERIZACIÓN DE NEUMONÍA EN RADIOGRAFÍA DE TÓRAX. Encuentro Internacional De Educación En Ingeniería. Recuperado a partir de https://acofipapers.org/index.php/eiei/article/view/794