Detección automática de fracturas craneales en imágenes radiográficas usando un clasificador de patrones
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.13535Palabras clave:
imágenes radiográficas, clasificación de patrones, modelos asociativos alfa-beta, fracturas cranealesResumen
En este trabajo se presenta un sistema automático de clasificación de patrones, cuyo propósito es detectar la presencia o ausencia de fracturas en imágenes radiografías craneales. La propuesta se basa en una técnica original de codificación de patrones acoplada a un clasificador de patrones emergente: el clasificador Gamma. Esta propuesta toma conceptos de tres áreas de investigación científica: la Morfología Matemática, los histogramas de imágenes y los modelos asociativos Alfa-Beta. Asimismo, se presenta un estudio experimental en el que se compara el desempeño mostrado por el sistema con el que exhiben otros clasificadores de patrones presentes en la literatura científica actual. Los resultados obtenidos son competitivos, alcanzando 94,23% de clasificación correcta.
Descargas
Citas
A. Meyer-Baese. Pattern Recognition in Medical Imaging. Ed. Academic Press. 2003. pp. 8-57.
V. VandeVyver, M. Lemmerling, K. Verstraete. “Multiple growing skull fractures”. Journal Belge de Radiologie. Vol. 90. 2007. pp. 52.
A. Taha, Y. C. Gan, S. V. Chavda, J. Wasserberg. “A review of base of skull fractures”. Trauma. Vol. 9. 2007. pp. 29-37. DOI: https://doi.org/10.1177/1460408607083961
R. Ramaswamy, D. Macarthur, B. D. White. “Vascular threat in base of skull fractures”. British Journal of Neurosurgery. Vol. 18. 2004. pp. 197-198. DOI: https://doi.org/10.1080/02688690410001681118
J. K. Wong, B. Blenkinsop, D. Chiasson, R. E. Wood. “A simple means of demonstrating skull fractures using radiographic altered image geometry”. Journal of Forensic Odonto-Stomatology. Vol. 15. 1997. pp. 17-21.
K.Y. C. Goh, A. Ahuja, S. B. Walkden, W. S. Poon. “Is routine computed tomographic (CT) scanning necessary in suspected basal skull fractures”. Injury. Vol. 28. 1997. pp. 353-357. DOI: https://doi.org/10.1016/S0020-1383(97)00024-7
R. E. Wood, R. Blend, S. E. Brooks, B. Blenkinsop. “Use of computer assisted tomography for woundweapon comparison of lethal skull fractures”. Journal of the Canadian Society of Forensic Science. Vol. 29. 1996. pp. 49-55. DOI: https://doi.org/10.1080/00085030.1996.10757047
J. Serra. Image Analysis and Mathematical Morphology. Vol. I. Ed. Academic Press. London. 1982. pp. 610.
J. L. Díaz De León, C. Yáñez Márquez. Introducción a la morfología matemática de conjuntos. Serie Ciencia de la Computación. Fondo de Cultura Económica. México. 2003. pp. 79-152.
M. H. Hassoun. Associative Neural Memories. Ed. Oxford University Press. New York. 1993. pp. 3-30.
T. Kohonen. Self-Organization and Associative Memory. Ed. Springer-Verlag. Berlin. 1989. pp. 233- 248. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-88163-3
K. Steinbuch. “Die Lernmatrix”. Kybernetik. Vol. 1. 1961. pp. 36-45. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00293853
J. A. Anderson. “A simple neural network generating an interactive memory”. Mathematical Biosciences. Vol. 14. 1972. pp. 197-220. DOI: https://doi.org/10.1016/0025-5564(72)90075-2
T. Kohonen. “Correlation matrix memories”. IEEE Transactions on Computers. Vol. 4. 1972. pp. 353-359. DOI: https://doi.org/10.1109/TC.1972.5008975
G. X. Ritter, P. Sussner, J. L. Diaz-de-Leon. “Morphological associative memories”. IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 9. 1998. pp. 281-293. DOI: https://doi.org/10.1109/72.661123
C. Yáñez Márquez. Memorias Asociativas basadas en Relaciones de Orden y Operadores Binarios. Tesis de Doctorado. Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación, México. 2002. pp. 53- 62.
M. E. Acevedo Mosqueda. Memorias Asociativas Bidireccionales Alfa-Beta. Tesis de Doctorado. Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación. México. 2006. pp. 35-89.
M. E. Acevedo Mosqueda, C. Yáñez Márquez, I. López Yáñez. “Alpha-Beta Bidirectional Associative Memories: Theory and Applications”. Neural Processing Letters. Vol. 26. 2007. pp. 1-40. DOI: https://doi.org/10.1007/s11063-007-9040-2
R. Flores Carapia. Memorias asociativas Alfa-Beta basadas en el código Johnson-Möbius modificado. Tesis de Maestría. Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación. México. 2006. pp. 45-61.
C. Yáñez-Márquez, E. M. Felipe-Riverón, I. LópezYáñez, R. Flores-Carapia. “A Novel Approach to Automatic Color Matching”. Lecture Notes in Computer Science. Ed. Springer-Verlag .Berlin Heidelberg. 2006. pp. 529-538. DOI: https://doi.org/10.1007/11892755_55
I. López Yáñez. Clasificador Automático de Alto Desempeño. Tesis de Maestría. Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación. México. 2007. pp. 18-41.
C. Yáñez-Márquez, I. López-Yáñez, G. dela L. SáenzMorales. “Analysis and Prediction of Air Quality Data with the Gamma Classifier”. Lecture Notes in Computer Science. Ed. Springer-Verlag. Berlin Heidelberg. 2008. pp. 651-658. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-85920-8_79
I. López-Yáñez, C. Yáñez -Márquez, V. M. SilvaGarcía. “Forecasting Air Quality Data with the Gamma Classifier”. Pattern Recognition. Y. Peng-Yeng (editor). INTECH. Croatia. 2009. pp. 499-512. Available from: http://sciyo.com/articles/show/title/forecasting-airquality-data-with-the-gamma-classifier Consultado el 20 de febrero de 2011. DOI: https://doi.org/10.5772/7528
L. O. López-Leyva, C. Yáñez-Márquez, R. FloresCarapia, O. Camacho-Nieto. “Handwritten Digit Classification Based on Alpha-Beta Associative Model”. Lecture Notes in Computer Science. Ed. Springer-Verlag. Berlin Heidelberg. 2008. pp. 437-444. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-85920-8_54
L. G. Yamamoto, R. M. Di Mauro, A. S. Inaba. Radiology Cases in Pediatric Emergency Medicine. Vol. 5. Ed. Kapiolani Medical Center, University of Hawaii, Honolulu, Hawaii, USA. 1999. pp. 1-52.
R. C. Gonzalez, R. E. Woods. Digital Image Processing. Ed. Prentice Hall. New Jersey. USA. 2002. pp. 88-103.
A. R. Webb. Statistical Pattern Recognition. 2nd. ed. Ed. John Wiley & Sons, Ltd. 2002. pp. 1-514. DOI: https://doi.org/10.1002/0470854774
T. M. Cover, P. E. Hart. “Nearest Pattern Classification”. IEEE Trans. on Information Theory. Vol. 13. 1967. pp. 21-27. DOI: https://doi.org/10.1109/TIT.1967.1053964
Y. Wu, K. Ianekiev, V. Govindaraju. “Improved k-nearest neighbor classification”. Pattern Recognition. Vol. 35. 2002. pp. 2311-2318. DOI: https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00132-7
M. Hall, E. Frank, G. Holmes, B. Pfahringer, P. Reutemann, I. H. Witten. “The WEKA Data Mining Software: An Update”. SIGKDD Explorations. Vol. 11. 2009. pp. 10-18. DOI: https://doi.org/10.1145/1656274.1656278
K. Hauser, B. Longo, F. Jameson. Harrison Principios de Medicina Interna. Ed. McGraw Hill. 2006. pp. 2509, 2694-2699.
R. Snell. Neuroanatomía Clínica. Ed. Médica Panamericana. 2001. pp. 28-29.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2018 Revista Facultad de Ingeniería
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los artículos disponibles en la Revista Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia están bajo la licencia Creative Commons Attribution BY-NC-SA 4.0.
Eres libre de:
Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
Adaptar : remezclar, transformar y construir sobre el material.
Bajo los siguientes términos:
Reconocimiento : debe otorgar el crédito correspondiente , proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios . Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de ninguna manera que sugiera que el licenciante lo respalda a usted o su uso.
No comercial : no puede utilizar el material con fines comerciales .
Compartir igual : si remezcla, transforma o construye a partir del material, debe distribuir sus contribuciones bajo la misma licencia que el original.
El material publicado por la revista puede ser distribuido, copiado y exhibido por terceros si se dan los respectivos créditos a la revista, sin ningún costo. No se puede obtener ningún beneficio comercial y las obras derivadas tienen que estar bajo los mismos términos de licencia que el trabajo original.
Twitter