Caracterización y Clasificación Morfológica de Imágenes de Ultrasonido Como Herramienta al Diagnóstico de Lesiones en los Tendones de Conejo

Abstract

En este trabajo de investigación se realiza un estudio interdisciplinario con el fin de detectar patrones en una imagen de ultrasonido que evidencien diferencias entre un tejido normal y un tejido anormal en tendones de conejos, empleando técnicas de procesamiento digital de imágenes, programación y clasificación de patrones. Se emplean en total 13 índices de texturas, 10 correspondientes a métodos estadísticos, 1 a métodos espectrales y 2 a métodos basados en modelos, entre los que se cuenta el modelo de red compleja. Las características obtenidas mediante la evaluación de los índices, ingresan a una etapa de clasificación inicial, donde con ayuda de los clasificadores y un análisis de gráficas, se logra una caracterización efectiva de las mismas, obteniéndose como resultado un conjunto efectivo de 3 características que evidencian diferencias entre tendones de conejos lesionados y sanos. Los resultados aquí obtenidos, en conjunto con la herramienta de cálculo desarrollada, constituyen un instrumento ideal que sirve como soporte al diagnóstico médico en el campo de la medicina veterinaria

In this research an interdisciplinary study was performed in order to detect patterns in an ultrasound image that demonstrate differences between normal tissue and abnormal tissue in tendons of rabbits, using techniques of digital image processing, programming and pattern classification. Are used in total 13 rates textures, 10 corresponding to statistical methods, methods 1 and 2 to spectral model-based approaches, including the complex network model is counted. The characteristics obtained by evaluating indices, entering a stage of initial classification, where using classifiers and analysis graphs, effective characterization of the same is achieved, resulting in an effective set of three characteristics evidencing differences between rabbits injured tendons and healthy. The results obtained here, in conjunction with the calculation tool developed, provide an ideal instrument serving as the medical diagnosis support in the field of veterinary medicine