Ciencias

Matemáticas: Mejorar la Imagen Digital Médica

El uso de la imagen digital se ha ido imponiendo debido a los avances tecnológicos y a sus ventajas ya que permite una investigación médica más rápida y una diagnosis mejor.

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18-01-2009
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El uso de la informática en aplicaciones clí­nicas es una constante hoy en dí­a, especialmente en el campo del diagnóstico por imagen. Una tesis doctoral de la Universidad Politécnica de Valencia señala que las matemáticas pueden mejorar la calidad de las imágenes digitales y contribuir a conocer con más precisión el estado del paciente. El uso de la informática en aplicaciones clí­nicas es una constante hoy en dí­a, especialmente en el campo del diagnóstico por imagen. Una tesis doctoral de la Universidad Politécnica de Valencia señala que las matemáticas pueden mejorar la calidad de las imágenes digitales y contribuir a conocer con más precisión el estado del paciente.
Según un comunicado de la UPV, la tesis “Lógica y métricas difusas para filtrado de imágenes de color”, elaborada por Samuel Morillas, profesor de la UPV, ha sido reconocida por el Consejo Social de la UPV como la mejor Tesis de 2007 en el Área de Matemáticas por su calidad y su contribución a la sociedad.
 
Los resultados obtenidos por la tesis tienen dimensión europea por la intervención de profesores de diversos países y porque se ha dado a conocer en más de una veintena de publicaciones científicas y revistas internacionales.
 
Como el mismo dice resumiendo su tesis doctoral:
 
“El filtrado de imagen es una tarea fundamental para la mayoría de los sistemas de visión por computador cuando las imágenes se usan para análisis automático o, incluso, para inspección humana. De hecho, la presencia de ruido en una imagen puede ser un grave impedimento para las sucesivas tareas de procesamiento de imagen como, por ejemplo, la detección de bordes o el reconocimiento de patrones u objetos y, por lo tanto, el ruido debe ser reducido. En los últimos años el interés por utilizar imágenes en color se ha visto incrementado de forma significativa en una gran variedad de aplicaciones. Es por esto que el filtrado de imagen en color se ha convertido en un área de investigación interesante.”
 
Las imágenes en color deben ser procesadas teniendo en cuenta la correlación existente entre los distintos canales de color de la imagen. Para ello, la solución más conocida y estudiada es el enfoque vectorial. Las primeras soluciones de filtrado vectorial, se basan en la teoría de la estadística robusta y, en consecuencia, son capaces de realizar un filtrado robusto.
 
Desafortunadamente, estas técnicas no se adaptan a las características locales de la imagen, lo que implica que usualmente los bordes y detalles de las imágenes se emborronan y pierden calidad. En la Tesis doctoral se lleva a cabo dos tareas principales: (i) el estudio de la aplicabilidad de métricas difusas en tareas de procesamiento de imagen y (ii) el diseño de nuevos filtros para imagen en color que sacan provecho de las propiedades de las métricas difusas y la lógica difusa.
 
 Los resultados experimentales muestran que las métricas difusas y la lógica difusa son herramientas útiles para el diseño de métodos de procesado de imágenes digitales y demuestra que son muy apropiadas para desarrollar sistemas capaces de mejorar significativamente imágenes cuya calidad se hubiera degradado.
 
Los algoritmos matemáticos empleados suponen además un avance significativo con respecto a métodos previos y permitirán, por ejemplo, desarrollar formas de diagnóstico por imagen menos perjudiciales para el ser humano.
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