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  1. Segmentación no paramétrica de imágenes cerebrales de resonancia magnética

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    Resumen: La segmentación de las estructuras cerebrales, a partir de imágenes obtenidas por Resonancia Magnética, se aplica en el estudio de muchas enfermedades asociadas con el cerebro, así como en su diagnóstico, tratamiento, planeación quirúrgica y mapeo funcional de la actividad cerebral. La segmentación se lleva a cabo empleando una técnica...
    Tema: Cerebro -- Imágenes por resonancia magnética, Mapeo cerebral, Brain mapping, and Brain -- Magnetic resonance imaging
    Creador: Jiménez Alaniz, Juan Ramón
    Colaborador: Medina Bañuelos, Verónica
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Ingenieria Biomedica
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2006
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.qf85nb60x

  2. Modelo híbrido para la segmentación de imágenes cerebrales multiespectrales de resonancia magnética

    5t34sj64h?file=thumbnail
    Resumen: La segmentación de imágenes cerebrales, es un procedimiento necesario en aplicaciones médicas tales como, el análisis cuantitativo de la morfología de estructuras neurológicas para diagnóstico diferencial; o bien para la planeación de neurocirugías; o el estudio de la evolución temporal de un padecimiento o tratamiento específicos; los resultados de la...
    Tema: Imágenes por resonancia magnética, Magnetic resonance imaging, Brain -- Image, Cerebro -- Imágenes, Imágenes multiespectrales, and Multispectral imaging
    Creador: Valdés Cristerna, Raquel
    Colaborador: Bribiesca Correa, Ernesto, Algorri Guzmán, María Elena, Medina Bañuelos, Verónica, Roux, Christian, and Saavedra Barrera, Patricia
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Ingenieria Biomedica
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2003
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.1r66j1238