Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12104/110557
Title: Análisis hemodinámico en panangiografía de patologías cerebrovasculares
Author: Martínez González, David Alejandro
metadata.dc.contributor.director: Alvarez Padilla, Francisco Javier
Keywords: Dsa;Hemodinamia;Aneurismas;Vision Computacional.
Issue Date: 26-Jun-2025
Publisher: Biblioteca Digital wdg.biblio
Universidad de Guadalajara
Abstract: Este trabajo presenta el desarrollo de una metodología para un sistema de análisis hemodinámico del flujo sanguíneo en DSA (Digital Substraction Angiography) cerebrales, mediante el uso de visión computacional. La panangiografía cerebral ha sido una herramienta de mucha utilidad en la evaluación y diagnóstico de patologías cerebrovasculares. Mediante esta metodología se presenta un enfoque innovador para enriquecer la información generada por esta técnica proporcionada a los clínicos mediante el desarrollo de un algoritmo basado en el análisis hemodinámico de las imágenes obtenidas de las panangiografías cerebrales. Este estudio utiliza estudios DSA cerebrales y técnicas de visión computacional para obtener métricas de parámetros hemodinámicos que puedan influir en la toma de decisiones médicas y en la elección del tratamiento más adecuado. Los datos se recogerán a partir de imágenes de pacientes que han sufrido patologías cerebrovasculares. La metodología consta de distintos procesos, en los cuales se hace un preprocesamiento, un procesamiento y la extracción de distintas características hemodinámicas. Los resultados fueron capaces de extraer distintas características hemodinámicas, las cuales ayudan a describir el comportamiento del flujo sanguíneo dentro de la arteria principal y del aneurisma. Gracias a esto los resultados obtenidos, será factible proporcionar a los profesionales sanitarios una herramienta adicional que permita una evaluación más precisa y detallada de la hemodinámica arterial cerebral en pacientes con patologías cerebrovasculares. Se pretende que las características identificadas en este análisis proporcionen información valiosa sobre cómo afectan a la elección del método de tratamiento y, en última instancia, contribuyan a la selección del enfoque terapéutico óptimo.
URI: https://wdg.biblio.udg.mx
https://hdl.handle.net/20.500.12104/110557
metadata.dc.degree.name: MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERIA Y COMPUTO INTELIGENTE
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