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Título : Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas
Otros títulos : Maskana. Revista Científica
Autor: La Cruz, Alexandra
Tello, Andrés
Espinoza, Mauricio
Saquicela Galarza, Víctor Hugo
Gonzalez, Patricia
González, Patricia
Sarmiento, Yoredy
Ramírez-Montalván, Washintong
Solano-Quinde, Lizandro
Vidal, María-Esther
Universidad de Cuenca
Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca
DIUC
Palabras clave : Ontologias Medicas
Visualizador 3d Basado En Web
Segmentacion
Anotaciones Semanticas
Fecha de publicación : 2015
Paginación: Páginas 13-20
Editor: Universidad de Cuenca
Ciudad: 
Cuenca
Código Interno : 378.05;si11666
Tipo: Article
Abstract: 
This paper present a framework ontology-independent for the automatic semantic annotation of medical images. The automatic annotation is done by (a) semantifying of DICOM medical images (RDF-ization) automatically; (b) Integration of different biomedical ontologies, through the matching process between ontologies and DICOM metadata, making this approach ontology-independent; (c) segmentation and visualization of annotated data which is further used to generate new annotations according to expert knowledge, and validation. Additionally applying context based image retrieval, make possible the retrieval of medical imaging by similarity of images features. This platform is being built on a distributed architecture, which improve the way of classification, distribution and searching on image repository.
Resumen : 
Este trabajo describe una plataforma que permite automatizar el proceso de anotación semántica sobre imágenes médicas, sin depender de la ontología utilizada. Las anotaciones automáticas se realizan mediante: (a) un proceso de conversión de imágenes médicas DICOM (RDF-ización) al formato RDF; (b) la integración de diferentes ontologías biomédicas, a través de la correspondencia de distintas ontologías biomédicas a los datos DICOM; haciendo la herramienta independiente de la ontología; (c) la segmentación y visualización de los datos anotados, se utiliza además para generar nuevas anotaciones de acuerdo al conocimiento del experto, permitiendo así validar las anotaciones. Aplicando además técnicas de recuperación de imágenes basadas en su contenido visual, hace posible la recuperación de imágenes médicas por similitud de características inherentes a las imágenes. Esta plataforma está siendo construida sobre una arquitectura distribuida, la cual permite optimizar la forma de clasificación, distribución y búsqueda por contenido visual y semántico de las imágenes.
URI : http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/23783
ISSN : 2477-8893
Aparece en las colecciones: Volumen 6 No. especial (2015) TIC. EC: Congreso Ecuatoriano de Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones

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