Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas
Este 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...
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Autores principales: | , , , , , , , , , , , , |
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Formato: | Artículo |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
Universidad de Cuenca
2016
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Materias: | |
Acceso en línea: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/23783 http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=ec/ec-003&d=12345678923783oai |
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Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales |
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Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) |
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ONTOLOGIAS MEDICAS VISUALIZADOR 3D BASADO EN WEB SEGMENTACION ANOTACIONES SEMANTICAS |
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ONTOLOGIAS MEDICAS VISUALIZADOR 3D BASADO EN WEB SEGMENTACION ANOTACIONES SEMANTICAS La Cruz, Alexandra Tello, Andrés Espinoza, Mauricio Saquicela, Víctor Gonzalez, Patricia González, Patricia Sarmiento, Yoredy Ramírez-Montalván, Washintong Solano-Quinde, Lizandro Vidal, María-Esther Universidad de Cuenca Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca DIUC Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas |
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ONTOLOGIAS MEDICAS VISUALIZADOR 3D BASADO EN WEB SEGMENTACION ANOTACIONES SEMANTICAS |
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Este 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. |
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