Mostrar el registro sencillo del objeto digital

dc.contributor Santos Cuevas, Clara Leticia
dc.contributor Aranda Lara, Liliana
dc.contributor Isaac Olivé, Keila
dc.contributor.advisor ARANDA LARA, LILIANA; 473137
dc.contributor.author POPOCA FLORES, RAFAEL
dc.creator POPOCA FLORES, RAFAEL;_POFR800923HMCPLF08
dc.date.accessioned 2023-01-28T04:03:53Z
dc.date.available 2023-01-28T04:03:53Z
dc.date.issued 2023-01-26
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/137649
dc.description.abstract La radiómica es una ciencia mediante la cual el análisis y estudio de las imágenes médicas va más allá de los aspectos percibidos mediante la apreciación visual, lo cual ha contribuido a revolucionar las aplicaciones y los alcances en el uso de dichas imágenes. Su premisa es la concepción de las imágenes como un cúmulo de datos numéricos que pueden ser extraídos, caracterizados, y relacionados con alguna característica propia del comportamiento biológico o fisiológico del paciente en estudio, para de esta manera desempeñar un enfoque predictivo. El principal reto en el desarrollo de un método radiómico es el detectar aquellas propiedades radiómicas que pueden ser clínicamente relevantes, lo cual se logra demostrando una relación adecuada entre la propiedad radiómica en estudio y la característica clínica en estudio. El objetivo de este trabajo es el desarrollo métodos radiómicos basados en la generación de un algoritmo de segmentación semiautomática mediante el cual sea posible calcular el valor estándar de Captación (SUVmean, por sus siglas en inglés), en volúmenes de interés en imágenes de SPECT-CT con Tc-99m, y el desarrollo de un método radiómico para la obtención, análisis y clasificación de las propiedades radiómicas en imágenes de esfuerzo y reposo de SPECT para el estudio y la caracterización del estado de salud cardiaco. La propuesta desarrollada implica el uso de dos programas de acceso libre para la obtención del SUVmeany la predicción del estado de salud cardiaco, respectivamente. El algoritmo diseñado permite cuantificar el SUVmean en maniquíes de manera satisfactoria, y las pruebas piloto demuestran la viabilidad de su uso en imágenes clínicas, aunque se requiere profundizar en este tema. El estudio radiómico desarrollado con imágenes de perfusión miocárdica permite demostrar la viabilidad de contar con un método radiómico como medio de soporte para estudiar y predecir el estado de salud cardíaco. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject radiómica es
dc.subject radiofáramcos es
dc.subject SPECT/CT es
dc.subject SPECT es
dc.subject.classification MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD
dc.title Radiómica por SPECT, SPECT/CT de radiofármacos de Tc-99m. es
dc.type Tesis de Doctorado es
dc.provenance Científica es
dc.road Dorada es
dc.organismo Medicina es
dc.ambito Nacional es
dc.cve.CenCos 20201 es
dc.cve.progEstudios 746 es
dc.modalidad Tesis es
dc.audience students es
dc.audience researchers es
dc.type.conacyt doctoralThesis
dc.identificator 3


Ficheros en el objeto digital

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Visualización del Documento

  • Título
  • Radiómica por SPECT, SPECT/CT de radiofármacos de Tc-99m.
  • Autor
  • POPOCA FLORES, RAFAEL
  • Director(es) de tesis, compilador(es) o coordinador(es)
  • Santos Cuevas, Clara Leticia
  • Aranda Lara, Liliana
  • Isaac Olivé, Keila
  • Fecha de publicación
  • 2023-01-26
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Doctorado
  • Palabras clave
  • radiómica
  • radiofáramcos
  • SPECT/CT
  • SPECT
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

Mostrar el registro sencillo del objeto digital

openAccess Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe cómo openAccess

Buscar en RI


Buscar en RI

Usuario

Estadísticas