Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://hdl.handle.net/20.500.12104/110557Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Martínez González, David Alejandro | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-04T21:50:01Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-04T21:50:01Z | - |
| dc.date.issued | 2025-06-26 | |
| dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/110557 | - |
| dc.description.abstract | Este trabajo presenta el desarrollo de una metodología para un sistema de análisis hemodinámico del flujo sanguíneo en DSA (Digital Substraction Angiography) cerebrales, mediante el uso de visión computacional. La panangiografía cerebral ha sido una herramienta de mucha utilidad en la evaluación y diagnóstico de patologías cerebrovasculares. Mediante esta metodología se presenta un enfoque innovador para enriquecer la información generada por esta técnica proporcionada a los clínicos mediante el desarrollo de un algoritmo basado en el análisis hemodinámico de las imágenes obtenidas de las panangiografías cerebrales. Este estudio utiliza estudios DSA cerebrales y técnicas de visión computacional para obtener métricas de parámetros hemodinámicos que puedan influir en la toma de decisiones médicas y en la elección del tratamiento más adecuado. Los datos se recogerán a partir de imágenes de pacientes que han sufrido patologías cerebrovasculares. La metodología consta de distintos procesos, en los cuales se hace un preprocesamiento, un procesamiento y la extracción de distintas características hemodinámicas. Los resultados fueron capaces de extraer distintas características hemodinámicas, las cuales ayudan a describir el comportamiento del flujo sanguíneo dentro de la arteria principal y del aneurisma. Gracias a esto los resultados obtenidos, será factible proporcionar a los profesionales sanitarios una herramienta adicional que permita una evaluación más precisa y detallada de la hemodinámica arterial cerebral en pacientes con patologías cerebrovasculares. Se pretende que las características identificadas en este análisis proporcionen información valiosa sobre cómo afectan a la elección del método de tratamiento y, en última instancia, contribuyan a la selección del enfoque terapéutico óptimo. | |
| dc.description.tableofcontents | Índice general 1. Planteamiento 1 1.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2. Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.3. Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3.1. Magnitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3.2. Trascendencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3.3. Factibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3.4. Vulnerabilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.4. Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.5. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.5.1. Objetivos específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2. Marco Teórico 5 2.1. Contexto clínico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1. Aneurismas cerebrales: Definición y relevancia clínica . . . . . . . . . . . 5 2.1.2. Métodos diagnósticos para aneurismas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.3. Relevancia de la evaluación hemodinámica en aneurismas . . . . . . . . 7 2.2. Angiografía por sustracción digital . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.1. Principios físicos y técnicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.2. Uso de fluoroscopia en panangiografía cerebral . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.3. Ventajas y limitaciones en el análisis de aneurismas . . . . . . . . . . . . 10 2.3. Procesamiento de imágenes digitales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.1. Fundamentos del procesamiento de imágenes . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2. Técnicas de filtrado para la reducción de ruido . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3.3. Operaciones morfológicas en imágenes médicas . . . . . . . . . . . . . . 14 2.4. Segmentación de vasos sanguíneos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.4.1. Métodos clásicos de segmentación vascular . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4.2. Algoritmos basados en aprendizaje automático . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4.3. Limitaciones y desafíos en la segmentación de vasos sanguíneos en DSA 17 2.5. Análisis hemodinámico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.1. Definición y parámetros clave en hemodinamia . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5.2. Curvas indicadoras de disolución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.5.3. Modelos matemáticos aplicados en el estudio de la hemodinamia . . . . 21 2.5.4. Relación entre la hemodinamia y el desarrollo de aneurismas . . . . . . . 22 2.6. Estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.6.1. Avances en el procesamiento de imágenes DSA . . . . . . . . . . . . . . 23 2.6.2. Técnicas recientes para la segmentación de vasos sanguíneos . . . . . . . 24 2.6.3. Herramientas para el análisis hemodinámico . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.6.4. Estudios recientes de hemodinamia y aneurismas . . . . . . . . . . . . . 26 3. Metodología 29 3.1. Preprocesamiento de las imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.1.1. Corrección de histograma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.1.2. Obtención de la máscara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.3. Umbralización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.1.4. Detección de la estructura de interés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.1.5. Aplicación de la máscara a la secuencia de imágenes . . . . . . . . . . . 34 3.2. Procesamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2.1. Extracción de curvas de indicadoras de disolución . . . . . . . . . . . . . 34 3.2.2. Cálculo de los parámetros hemodinámicos . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.2.3. Parámetros hemodinámicos complementarios . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.3. Análisis de flujo óptico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.3.1. Segmentación mediante el uso de parámetros hemodinámicos . . . . . . 39 3.3.2. Cuantificación de la dirección y magnitud . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.3.3. Procesamiento del campo de flujo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.4. Diseño del estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.5. Marco experimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4. Experimentación y resultados 43 4.1. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.1.1. Resultados del preprocesamiento de imágenes . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.1.2. Análisis de curvas de intensidad-tiempo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.1.3. Análisis de flujo óptico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5. Discusión y conclusión 53 5.1. Discusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.1.1. Resultado de la segmentación del estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.1.2. Interpretación de los patrones hemodinámicos en el aneurisma . . . . . . 53 Índice general xi 5.1.3. Análisis de correlaciones entre parámetros hemodinámicos . . . . . . . . 54 5.1.4. Implicaciones clínicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.2. Conclusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 | |
| dc.format | application/PDF | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
| dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
| dc.subject | Dsa | |
| dc.subject | Hemodinamia | |
| dc.subject | Aneurismas | |
| dc.subject | Vision Computacional. | |
| dc.title | Análisis hemodinámico en panangiografía de patologías cerebrovasculares | |
| dc.type | Tesis de Maestría | |
| dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.holder | Martínez González, David Alejandro | |
| dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO | |
| dc.type.conacyt | masterThesis | |
| dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERIA Y COMPUTO INTELIGENTE | |
| dc.degree.department | CUCEI | |
| dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.degree.creator | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERO EN Y COMPUTO INTELIGENTE | |
| dc.contributor.director | Alvarez Padilla, Francisco Javier | |
| dc.contributor.codirector | Neri Alonso, José Raúl | |
| Aparece en las colecciones: | CUCEI | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|
| MCUCEI11240FT.pdf | 16.32 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de RIUdeG están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.