Classification of Hyperkinetic, Hypokinetic and Normal Segments in Ventriculographic Images, using Centerline Method

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dc.creatorVelandia-Villamizar, Hernando José
dc.creatorMedina-Molina, Rubén de Jesús
dc.creatorMendoza, Luis Enrique
dc.date2016-04-04
dc.date.accessioned2025-02-05T17:21:08Z
dc.date.available2025-02-05T17:21:08Z
dc.descriptionEvaluation  of  regional  left  ventricular  wall motion  is  of  vital  importance  at  the  clinical  level,  since  this  cavity  is  the  most  susceptible  to  severe  damage in diseases such as arterial hypertension,  diabetes mellitus  and  atherosclerosis.  This paper reports on the design of a software platform for the estimation of parameters describing the left ventricular wall motion in ventriculographic images. The system focuses on end-diastolic and  end-systolic  contours.  Firstly is  carried  out  a process of manual segmentation by the specialist, then 100 chords generated between two ventricular contours are  quantified,  which  allows  the  classification  of  these segments  (normal,  hyperkinetic  and  hypokinetic).  At last, the testing process is performed using actual data acquired in the Institute Autonomy Hospital Universitary of University of the Andes IAHULA.en-US
dc.descriptionLa valoración del movimiento regional de la pared ventricular izquierda es de vital importancia a nivel clínico, ya que esta cavidad es la más susceptible a sufrir daño severo en enfermedades, tales como: la hipertensión arterial, la diabetes mellitus o la aterosclerosis. Con base en este contexto, se ha desarrollado un sistema semiautomático asistido por computadora, que permite cuantificar dicho movimiento en imágenes ventriculográficas. El trabajo se focaliza en el estudio de la diástole y la sístole final. En primer lugar es realizado un proceso de segmentación manual por parte del especialista; seguidamente se cuantifican 100 radios generados entre los dos contornos ventriculares, aplicando el método de línea central, que posibilita la clasificación de estos en segmentos normales, hyperkinéticos e hypokinéticos. Finalmente, el proceso de prueba se realizó utilizando datos reales adquiridos en el Instituto Autónomo Hospital Universitario de la Universidad de los Andes IAHULA.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/1382
dc.identifier10.15332/iteckne.v13i1.1382
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/63146
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangaen-US
dc.relationhttps://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/1382/1119
dc.rightsCopyright (c) 2018 ITECKNEen-US
dc.sourceITECKNE; Vol. 13 Núm. 1 (2016); 57-63es-ES
dc.sourceITECKNE; Vol. 13 No. 1 (2016); 57-63en-US
dc.source2339-3483
dc.source1692-1798
dc.subjectPared ventricular izquierdaes-ES
dc.subjectsistema semiautomáticoes-ES
dc.subjectimágenes ventriculográficases-ES
dc.subjecthyperkinésises-ES
dc.subjecthypokinésises-ES
dc.subjectleft ventricular wallen-US
dc.subjectsoftware platformen-US
dc.subjectventriculographic imagesen-US
dc.subjecthypokinesisen-US
dc.subjecthyperkinesisen-US
dc.titleClassification of Hyperkinetic, Hypokinetic and Normal Segments in Ventriculographic Images, using Centerline Methoden-US
dc.titleClasificación de Segmentos Normales, Hyperkinéticos e Hypokinéticos en Imágenes Ventriculográficas, aplicando el Método de Línea Centrales-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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