Cancino de Greiff, Héctor FernandoRodríguez Sánchez, Carlos Alberto2016-12-262016-12-262016-12-12http://hdl.handle.net/11349/4749En el presente trabajo se muestran resultados relacionados del análisis de RMI [41] adquiridas a partir del método bi-exponencial del movimiento incoherente de un vóxel implementado inicialmente por Lebihan y conocido más comúnmente como método IVIM [31] (por sus siglas en inglés, IntraVoxel Incoherent Motion) a través de la perfusión, la difusión y la difusión aparente de imágenes de próstata comparándolas con imágenes de hígado y cerebro. Se selecciona segmentación por crecimiento de regiones con el clasificador de máquina de soporte vectorial para procesar las IRM adquiridas con el método IVIM, se pretende comparar técnicas novedosas en el post-procesamiento de las imágenes para obtener los mapas de fracción de perfusión, y difusión, utilizadas normalmente en la caracterización de angiogénesis en tejidos cancerosos. Este documento valida los resultados presentados en trabajos relacionados con el tema, tal como Román, (2013) y Gómez, (2010). Si bien de las imágenes obtenidas por IVIM aún presentan una alta sensibilidad, el post-procesamiento de las mismas soporta la idea general que esta técnica puede llegar a ser útil para la detección de cáncer de próstata identificando a través de los vóxeles células sanas de cancerosas.Aim: The main purpose of this study is to present some results related with the use of code for the analysis of Magnetic Resonance Imaging (IMR) with the idea of analysing anatomical images with high contrast and resolution, based on the bi-exponential method of incoherent motion, initially implemented by Lebihan, commonly known as Intravoxel Incoherent Motion method (hereafter, IVIM). method: By analysing segmentation algorithms in IMR images acquired by IVIM’s method, we pretend to validate and compare novel techniques in the post-processing of the images obtained by perfusion, diffusion and apparent diffusion, often used in the characterization of angiogenesis in cancerous tissues. Results: This work validates the results reported by Roman, (2013) and Gomez (2010). While the images obtained by IVIM still exhibit high sensitivity, post-processing analysis supports the general idea that this technique can be useful for the detection of prostate cancer.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/RMISeñalesIVIMCáncer de próstataProcesamiento de imágenesMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasResonancia magnética en imágenesProcesamiento de imágenesNeoplasmas de la próstatainfo:eu-repo/semantics/openAccessRMICancer of prostateSignalsIVIMImage processingAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/masterThesis