Software para ayudar en la interpretación de gammagrafías óseas
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.2/2Palabras clave:
Mestástasis, tumor, gammagrafía ósea, gammagrafía, osteomielitis, metabolismoResumen
El propósito de este trabajo es desarrollar un sistema médico que optimice la sensibilidad de la gammagrafía ósea en el diagnóstico de pacientes con problemas de cáncer de huesos, enfermedades óseas, infecciones, desgaste óseo o neoplasias malignas como metástasis óseas que monitoreará el deterioro de los huesos causados por la enfermedad. En este trabajo se mejoró la sensibilidad de la gammagrafía ósea para ayudar en su interpretación y por tanto ayudamos en la digitalización radiológica, que consiste en un proceso que permite obtener una imagen digitalizada a partir de una imagen analógica. Lo que significa que es susceptible de ser almacenado en forma de un número que representa la posición de un punto de píxel, unidad de superficie elemental. Esto se puede realizar utilizando los medios de digitalización y procesamiento digital de imágenes (PDI), además de las herramientas de mejora que ofrecen los diversos procesos, se proyecta una mayor sensibilidad en las imágenes radiológicas, para evaluar los resultados potenciales ganancias en la probabilidad diagnóstica que ofrece este proceso de digitalización. Los formatos de imagen que se pueden utilizar son JPG, BMP o DICOM. Para tener una mejora en la sensibilidad del diagnóstico radiológico, se debe realizar una conversión de una imagen en escala de grises al mapa de colores en RGB (Rojo, Verde y Azul), representando los valores de los píxeles de la imagen en escala de grises de la siguiente manera: (1) Los valores más bajos se mostrarán en tonos de azul, (2) Los valores intermedios se representan en tonos de verde, (3) Los valores más bajos se mostrarán en tonos de rojo. Al utilizar este mapa de colores, la imagen tendrá diferentes tonos según la combinación de los colores mencionados anteriormente.
Citas
Jaramillo-Núñez A. ¿Es posible incrementar la sensibilidad diagnóstica de una radiografía? Anales de Radiología México, 2013,3, 140-146,
Sommerville I., Ingeniería de software. 9na. Ed. Pearson, 2011.
Presman R.S., Ingenieria de software un enfoque práctico. 7ma. Ed., Mc Graw Hill, 2010.
Pianykh O.S. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM): A Practical Introduction and Survival Guide. 2nd Ed., Springer, 2009.
Jaramillo-Núñez A., Sánchez-Rinza B. E., Pérez-Meza M. Visualizando Gammagramas Óseos en Colores, Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica, Vol. 39 (3), 225-237 2018, https://doi.org/10.17488/rmib.39.3.2.
Jaramillo-Núñez A., Gómez Conde J. C., Método para incrementar la sensibilidad diagnóstica del gammagrama óseo, Anales de radiología México, 2015, 14, 11-19.

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Derechos de autor 2024 Bárbara Emma Sánchez Rinza, Alberto Jaramillo Nuñez

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