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dc.contributor.authorGil-González, Julián
dc.contributor.authorÁlvarez-Meza, Andrés A.
dc.contributor.authorEcheverry-Correa, Julián D.
dc.contributor.authorOrozco-Gutiérrez, Álvaro A.
dc.contributor.authorÁlvarez-López, Mauricio A.
dc.date.accessioned2019-07-18T14:13:15Z
dc.date.accessioned2019-08-22T13:53:37Z
dc.date.available2019-07-18T14:13:15Z
dc.date.available2019-08-22T13:53:37Z
dc.date.issued2017-05-02
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/717
dc.identifier10.22430/22565337.717
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/1009
dc.description.abstractEl bloqueo de nervios periféricos (PNB) es una técnica ampliamente usada para llevar a cabo anestesia regional en el manejo del dolor. El PNB aplica una sustancia anestésica en el área que rodea el nervio que se quiere intervenir, y su éxito depende de la localización exacta del mismo. Recientemente, las imágenes de ultrasonido (UI) se han utilizado para la localización de nervios periféricos en PNB ya que permiten una visualización no invasiva y directa del nervio y de las estructuras anatómicas alrededor de él; sin embargo, este tipo de imágenes están afectadas por ruido speckle, dificultando su delimitación exacta. De esta manera, es pertinente una etapa de filtrado para atenuar el ruido sin remover información anatómica importante para la segmentación. En este artículo se propone una estrategia para el mejoramiento de UI usando filtrado basado en pre-imágenes. En particular, las imágenes se mapean a un espacio de alta dimensionalidad a través de una función kernel. Específicamente, se emplea un mapeo basado en Correntropía con el fin de codificar estadísticos de orden superior de las imágenes bajo condiciones no-lineales y no-Gaussianas. El enfoque propuesto se valida en la segmentación de nervios para PNB. El enfoque de filtrado basado en pre-imágenes con Correntropía (CPIF) es usado como pre-procesamiento en tareas de segmentación de nervios sobre UI. El rendimiento de la segmentación es medida en términos del coeficiente Dice. De acuerdo con los resultados, CPIF encuentra una aproximación adecuada para las UI al asegurar la identificación de patrones discriminativos de estructuras nerviosas.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/717/698
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ESspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Vol 20 No 39 (2017); 197-208eng
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 20 Núm. 39 (2017); 197-208spa
dc.subjectAnálisis de componentes principalesspa
dc.subjectCorrentropíaspa
dc.subjectFiltradospa
dc.subjectFunciones Kernelspa
dc.subjectSegmentaciónspa
dc.titleMejoramiento de la segmentación de estructuras nerviosas usando un enfoque de pre-imágenes basado en correntropíaspa
dc.title.alternativeEnhancement of nerve structure segmentation by a correntropy-based pre-image approach
dc.subject.keywordsNerve structure segmentationeng
dc.subject.keywordsultrasond imageseng
dc.subject.keywordspre-images approximationeng
dc.subject.keywordsCorrentropyeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES
dc.description.abstractenglishPeripheral Nerve Blocking (PNB) is a commonly used technique for performing regional anesthesia and managing pain. PNB comprises the administration of anesthetics in the proximity of a nerve. In this sense, the success of PNB procedures depends on an accurate location of the target nerve. Recently, ultrasound images (UI) have been widely used to locate nerve structures for PNB, since they enable a non-invasive visualization of the target nerve and the anatomical structures around it. However, UI are affected by speckle noise, which makes it difficult to accurately locate a given nerve. Thus, it is necessary to perform a filtering step to attenuate the speckle noise without eliminating relevant anatomical details that are required for high-level tasks, such as segmentation of nerve structures. In this paper, we propose an UI improvement strategy with the use of a pre-image-based filter. In particular, we map the input images by a nonlinear function (kernel). Specifically, we employ a correntropy-based mapping as kernel functional to code higher-order statistics of the input data under both nonlinear and non-Gaussian conditions. We validate our approach against an UI dataset focused on nerve segmentation for PNB. Likewise, our Correntropy-based Pre-Image Filtering (CPIF) is applied as a pre-processing stage to segment nerve structures in a UI. The segmentation performance is measured in terms of the Dice coefficient. According to the results, we observe that CPIF finds a suitable approximation for UI by highlighting discriminative nerve patterns.eng


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