TY - JOUR AU - Niño Rondón, Carlos Vicente AU - Castellano Carvajal, Diego Andrés AU - Castro Casadiego, Sergio Alexander AU - Medina Delgado, Byron AU - Guevara Ibarra, Dinael PY - 2022/05/26 Y2 - 2024/03/29 TI - Una aproximación a la detección de bordes en imágenes médicas mediante análisis de histograma y gradiente morfológico JF - Ingeniería y Competitividad JA - inycomp VL - 24 IS - 02 SE - Artículos de investigación DO - 10.25100/iyc.v0i00.11352 UR - https://revistaingenieria.univalle.edu.co/index.php/ingenieria_y_competitividad/article/view/11352 SP - 18 AB - <p>La detección de bordes toma importancia en los sistemas de procesamiento de imágenes para<br>el diagnóstico asistido por ordenador, donde se analizan los cambios bruscos en la intensidad<br>de los píxeles para obtener información rápida y precisa sobre las regiones de interés para el<br>especialista. Se desarrolló un método para el realce de caracteristicas y detección de bordes<br>en imágenes médicas utilizando procesamiento de imágenes analizando el histograma de<br>distribución de píxeles y la operación de gradiente morfológico. Se utilizaron imágenes del<br>conjunto de datos MINI MIAS y del conjunto de datos COVID-CT. El método se basa en<br>procesamiento de imágenes y se aplica a las imágenes de mamografía y TAC de tórax, donde<br>los pasos de filtrado de desenfoque se acompañan de filtrado de gradiente morfológico,<br>además de obtener el umbral para detectar el borde mediante el análisis del punto de máxima<br>concentración de píxeles según el histograma de distribución. El procesamiento se presenta<br>en una interfaz gráfica de usuario desarrollada en lenguaje Python. El método se valida<br>mediante la comparación con otras técnicas de detección de bordes como el Algoritmo<br>Canny, y con métodos de aprendizaje profundo como el Holistically-Nested Edge Detection.<br>El método propuesto mejora la calidad de la imagen tanto en mamografías como en TAC en<br>comparación con otras técnicas. También presenta el mejor rendimiento teniendo en cuenta<br>la detección de bordes internos y externos, así como un tiempo medio de respuesta de 1.054<br>segundos y 2.63 % de requerimiento de la Unidad Central de Procesamiento. El sistema<br>desarrollado se presenta como una herramienta de apoyo para su uso en procesos de<br>diagnóstico asistido por ordenador debido a su alta eficiencia en la detección de bordes.</p> ER -