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CYTUVA

Algoritmos para procesado de imágenes biomédicas, especialmente procedentes de Imágenes de Resonancia Magnética (MRI)

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Datos de Contacto

  • Iván Cabria Álvaro
  • Campus Miguel Delibes, Paseo Belén, 7
    Valladolid, Valladolid (47011) - B120
  • Enviar email
  • 983423141
  • 983423013

Información básica

  • UniversidadUniversidad de Valladolid
  • CentroFacultad de Ciencias
  • Departamento-
  • Grupo de investigaciónEscena, Cultura y Medio Ambiente (SKENÉ)


Descripción

Localización y segmentación de tumores en Imágenes de Resonancia Magnética, MRI (Magnetic Resonance Imaging), mediante algoritmos de aprendizaje automático de agrupación o "clustering". Estos algoritmos se basan en conceptos de Física y de
Ciencias de la Computación. Hemos desarrollado y aplicado estos algoritmos a la segmentación de tumores de cerebro y de melanomas uveales.


Otra Información

Número de investigadores:

1

Estado de desarrollo:

En fase de investigación y desarrollo

Diferenciación en el mercado:

Calidad

Aplicabilidad de la tecnología:

Empresas y mercados:

Cualquier centro sanitario con equipamiento de Resonancia Magnética de Imagen.

Ventajas:

Método automatizado que detecta, rápida y eficientemente, la presencia de tumores en imágenes MRI.

Código UNESCO:

2212 - Física teórica

Fotos

Vídeos

Otros recursos

Comunicación en Congreso: Cabria, I.; Gondra, I. Automated Localization of Brain Tumors in MRI Using Potential-K-means Clustering Algorithm, 12th Conference on Computer and Robot Vision (CRV); Halifax, Canadá, 2015
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Comunicación en Congreso: Gondra, I.; Cabria, I. Automated Segmentation of Brain Tumors in MRI Using Potential Field Clustering, International Conference on Computer as a Tool (EUROCON), IEEE ; Salamanca, 2015
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Publicación especializada: Inf. Fusion, 2017, 36, 1–9. DOI: 10.1016/j.inffus.2016.10.003
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