DeepCeres: red neuronal artificial para la segmentación de lóbulos del cerebelo a partir de imágenes multimodales de RM de alta resolución
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Tecnología ElectrónicaPatrocinadores
Este trabajo ha sido desarrollado gracias al proyecto PID2020-118608RB-I00 del Ministerio de Ciencia e Innovación de EspañaFecha de publicación
2023-11Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
MORELL ORTEGA, Sergio, et. al., DeepCeres: red neuronal artificial para la segmentación de lóbulos del cerebelo a partir de imágenes multimodales de RM de alta resolución. En: XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2023. Pp. 43-46. ISBN: 978-84-17853-76-1Palabras clave
DeepCeresCerebelo
Imágenes multimodales de RM
Red neuronal artificial (RNA)
Resumen
En el presente trabajo se ha diseñado e implementado una red
neuronal artificial (RNA) volumétrica para la segmentación de lóbulos cerebelares a partir de imágenes multimodales (T1 y T2) de resonancia magnética nuclear de alta resolución (0.5 mm3). La herramienta permite mejorar la precisión en la estimación de volúmenes de subestructuras cerebelares (lóbulos) a partir de imágenes de RM de alta resolución, aumentando la capacidad de herramientas actuales (CERES, RASCAL, etc) que funcionan a resolución estándar (1 mm3) y no pueden medir con precisión la intrincada estructura cerebelar (con grosores corticales submilimétricos en algunas áreas).
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