Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas

dc.contributor.authorLa Cruz, Alexandra
dc.contributor.authorTello, Andrés
dc.contributor.authorEspinoza, Mauricio
dc.contributor.authorSaquicela Galarza, Víctor Hugo
dc.contributor.authorGonzalez, Patricia
dc.contributor.authorGonzález, Patricia
dc.contributor.authorSarmiento, Yoredy
dc.contributor.authorRamírez-Montalván, Washintong
dc.contributor.authorSolano-Quinde, Lizandro
dc.contributor.authorVidal, María-Esther
dc.contributor.authorUniversidad de Cuenca
dc.contributor.authorDirección de Investigación de la Universidad de Cuenca
dc.contributor.authorDIUC
dc.date.accessioned2016-03-10T13:44:30Z
dc.date.available2016-03-10T13:44:30Z
dc.date.issued2015
dc.descriptionEste 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.es_ES
dc.description.abstractThis 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.es_ES
dc.description.cityCuencaes_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.issn2477-8893
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/23783
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Cuencaes_ES
dc.relation.ispartofseries378.05;si11666
dc.subjectOntologias Medicases_ES
dc.subjectVisualizador 3d Basado En Webes_ES
dc.subjectSegmentaciones_ES
dc.subjectAnotaciones Semanticases_ES
dc.titlePlataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicases_ES
dc.title.alternativeMaskana. Revista Científicaes_ES
dc.typeArticlees_ES
dc.ucuenca.paginacionPáginas 13-20es_ES

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