Software para ayudar en la interpretación de gammagrafías óseas

Autores/as

  • Bárbara Emma Sánchez Rinza Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación
  • Alberto Jaramillo Nuñez Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Coordinación de Óptica https://orcid.org/0000-0002-1995-9743

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.2/2

Palabras clave:

Mestástasis, tumor, gammagrafía ósea, gammagrafía, osteomielitis, metabolismo

Resumen

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.

Biografía del autor/a

Bárbara Emma Sánchez Rinza, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación

Licenciada en física egresada de la BUAP, maestría en ciencias, doctorado en ciencias, especialidad en óptica egresada del INAOE, ha escrito 65 capítulos de libro nacionales e internacionales, 84 artículos en revistas nacionales e internacionales indexadas, 175 imparticiones de conferencias, en diferentes foros nacionales y extranjeros. Ha dirigido 40 tesis de licenciatura y 10 tesis de maestría y una tesis de doctorado. Pertenezce al sistema nacional de investigadores de Conacyt (SNI).

Alberto Jaramillo Nuñez, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Coordinación de Óptica

Se graduó de Lic. en física en la Benemérita Universidad Autónoma de puebla en 1990, curso una maestría y un doctorado en óptica en el instituto nacional de astrofísica óptica y electrónica donde se graduó en 1992 y 1996, respectivamente. Actualmente sus campos de interés son el análisis de imágenes médicas e interferometría.

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.

2024-16-02-02

Publicado

01-06-2024

Cómo citar

Sánchez Rinza, B. E., & Jaramillo Nuñez, A. (2024). Software para ayudar en la interpretación de gammagrafías óseas. Programación matemática Y Software, 16(2), 11–19. https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.2/2

Número

Sección

Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a