Este trabajo de tesis es un estudio, para el diseño e implementación de un sistema de recuperación de imágenes ecográficas, basado en computadora. A futuro, puede servir como una base para obtener un prototipo final. Este es un campo poco desarrollado en nuestro país, por ello he tomado como referencia, datos de manuales técnicos de equipos de ecografía, sugerencias de especialistas internacionales en desarrollo de accesorios y equipos de ultrasonido; y las publicaciones de algunos investigadores en este campo. Luego de los estudios, diseños y ensayos en laboratorio, he conseguido obtener imágenes ecográficas de medios orgánicos. Este trabajo ha sido estructurado a nivel de hardware y de software. A nivel de Hardware, se hicieron uso de un transductor de ultrasonidos comercial, una tarjeta de adquisición de datos, circuitos electrónicos para el procesamiento analógico y una computadora. A nivel de Software, los lenguajes Visual C++ para el programa de Procesamiento de Imagen; MatLab, LabView para la adquisición de Imagen y Eagle para los circuitos. Los resultados de este trabajo, nos indican que es posible poder desarrollar una tecnología propia, a futuro, favoreciendo al desarrollo del país y directamente al sector salud, que estadísticamente muestra muchas carencias en cuanto a unidades de ecógrafos. Este trabajo de tesis, además puede servir como referencia a futuras investigaciones en este campo. / This work is a study, for the design and implementation of an sonography images recovery system, based on computer. To future, it can serve as a base to obtain a final prototype. This one is a field little developed in our nation, because of it I have taken as a reference, data of technical manuals of ultrasound scan, suggestions of international specialists in development of accessories and ultrasound equipments; and the publications of some investigators in this field. After the studies, designs and trials in laboratory, I have managed to obtain sonography images of organic media. This work has been structured to level of hardware and of software. To level of Hardware, they made use of a commercial ultrasounds transducer, a data acquisition device, electronic circuits for the analogical processing and a computer. To level of Software, the Visual C++ languages for the Processing Images program; Mat Lab, Lab View for the Image Acquisition and Eagle for the circuits. The obtained results indicate us that is possible to future we can develop own technology, favoring the development of the nation and directly the health sector, which statistically it shows many lacks as for quantities ultrasound scanners. This work can serve as reference to future investigations in this field.

El presente trabajo expone lo realizado en el desarrollo y ejecución de un proyecto de digitalización de imágenes por la compañía COM S.A. Empresa donde presto mis servicios profesionales como Ingeniero Electrónico desempeñándome como Jefe del área de Soporte Técnico. COM S.A. es una Empresa de Capitales Peruanos que desde hace 17 años trabaja para satisfacer con excelencia los requerimientos de los sectores más importantes del país a través de servicios de Consultoría, Tercerización (Outsourcing) y Gerencia de proyectos, está ubicado en el distrito de San Isidro de la ciudad de Lima Perú. Además COM S.A. posee un sistema de Gestión de la calidad que cumple con los requisitos de la norma: IRAM – ISO 9001:2000 cuyo alcance es: Gestión de Proyectos, desarrollo de software y atención de incidencias. El proyecto de digitalización de imágenes materia del presente trabajo es producto de la obtención de una buena pro mediante concurso público, convocado por una entidad pública peruana quien es la encargada de otorgar el documento nacional de identidad a los ciudadanos peruanos, para efectos de este informe la entidad pública se denominará como el CLIENTE. El motivo del concurso público convocado por la entidad gubernamental en la cual COM S.A. fue la favorecida por obtener el mayor puntaje durante la calificación, era proveer el servicio DE DIGITALIZACIÓN DEL DOCUMENTO NACIONAL DE IDENTIDAD, el proceso desarrollado fue la captura de las siguientes imágenes: rostro, huellas dactilares y firma; bajo condiciones y parámetros de calidad óptimos, cumpliendo con los estándares internacional de tal manera que las imágenes obtenidas puedan ser usadas con herramientas y tecnologías biométricas. El servicio a prestar involucra el uso de tecnología especializada en el aspecto de digitalización de imágenes, reconocimiento biométrico y tecnologías de información que beneficiarán de forma directa al CLIENTE en los diversos servicios que esta entidad otorga. En la propuesta formulada y presentada al concurso se aplicó una metodología para la implementación, necesaria para llevar a cabo la ejecución del proyecto, entonces teniendo como base este estudio hecho previamente se procedió a realizar diversas etapas previas a fin de empezar el servicio solicitado con la máxima calidad de servicio y en los tiempos establecidos por el CLIENTE. Una parte de la implementación del proyecto consistió en la instalación del equipamiento adecuado con la cual se ejecutó el servicio, esta tarea de proveer e instalar los equipos que cumplan con los requerimientos mínimos establecidos por el CLIENTE es fundamental, con lo cual la capacidad instalada del equipamiento facilitó el proceso operativo durante el desarrollo del proyecto.

Este trabajo de tesis es un estudio, para el diseño e implementación de un sistema de recuperación de imágenes ecográficas, basado en computadora. A futuro, puede servir como una base para obtener un prototipo final. Este es un campo poco desarrollado en nuestro país, por ello he tomado como referencia, datos de manuales técnicos de equipos de ecografía, sugerencias de especialistas internacionales en desarrollo de accesorios y equipos de ultrasonido; y las publicaciones de algunos investigadores en este campo. Luego de los estudios, diseños y ensayos en laboratorio, he conseguido obtener imágenes ecográficas de medios orgánicos. Este trabajo ha sido estructurado a nivel de hardware y de software. A nivel de Hardware, se hicieron uso de un transductor de ultrasonidos comercial, una tarjeta de adquisición de datos, circuitos electrónicos para el procesamiento analógico y una computadora. A nivel de Software, los lenguajes Visual C++ para el programa de Procesamiento de Imagen; MatLab, LabView para la adquisición de Imagen y Eagle para los circuitos. Los resultados de este trabajo, nos indican que es posible poder desarrollar una tecnología propia, a futuro, favoreciendo al desarrollo del país y directamente al sector salud, que estadísticamente muestra muchas carencias en cuanto a unidades de ecógrafos. Este trabajo de tesis, además puede servir como referencia a futuras investigaciones en este campo. / This work is a study, for the design and implementation of an sonography images recovery system, based on computer. To future, it can serve as a base to obtain a final prototype. This one is a field little developed in our nation, because of it I have taken as a reference, data of technical manuals of ultrasound scan, suggestions of international specialists in development of accessories and ultrasound equipments; and the publications of some investigators in this field. After the studies, designs and trials in laboratory, I have managed to obtain sonography images of organic media. This work has been structured to level of hardware and of software. To level of Hardware, they made use of a commercial ultrasounds transducer, a data acquisition device, electronic circuits for the analogical processing and a computer. To level of Software, the Visual C++ languages for the Processing Images program; Mat Lab, Lab View for the Image Acquisition and Eagle for the circuits. The obtained results indicate us that is possible to future we can develop own technology, favoring the development of the nation and directly the health sector, which statistically it shows many lacks as for quantities ultrasound scanners. This work can serve as reference to future investigations in this field.

La neumonía es la principal causa de muerte en niños menores de 5 años a nivel mundial. Los métodos radiológicos ionizantes (Rayos X y Tomógrafos computarizados) son considerados los estudios de referencia para su detección. Sin embargo, los pacientes son expuestos a radiación durante la prueba, y el riesgo de daño es mayor en poblaciones pediátricas. El presente trabajo analiza los histogramas de espacios intercostales extraídos de videos ultrasónicos de pulmón en niños, para su clasificación entre sanos y enfermos, dentro de un video. Para ello, se trabajó con 15 videos de pacientes enfermos y 15 videos de pacientes sanos. Los espacios intercostales (región de interés) se encuentran debajo de la línea pleural en cada cuadro de video. Para identificar la línea pleural se implementó un algoritmo basado en el análisis del centroide de la imagen, donde se obtuvo las áreas que conforman la zona pleural, y mediante interpolación, los puntos de dicha línea. Estos puntos fueron determinantes para la segmentación de los espacios intercostales, ya que marcaron la referencia de inicio para la segmentación. Finalmente, de dichos espacios segmentados, se extrajeron características numéricas de oblicuidad, curtosis, desviación estándar, energía y promedio. El potencial de clasificación de las propiedades fue evaluado individualmente, en pares, y en un solo grupo de 5. Para el análisis de una sola característica, el umbral óptimo de clasificación fue seleccionado por Curva ROC (receiver operator characteristic); para el estudio de las características en pares, se usó análisis SVM (support vector machine) usando kernel RBF; y para el estudio de las 5 características en simultáneo se usó PCA (principal component analaysis) para hallar las dos componentes principales y aplicar SVM para la clasificación. Los resultados revelaron que el promedio es el mejor discriminador cuando se analizaba una sola característica, con 77% de sensibilidad, 75% de especificidad y 75% de exactitud. Cuando se analizó características en pares, el promedio y oblicuidad permitieron la mejor clasificación con 93% de sensibilidad, 86% de especificidad y 88% de exactitud. Finalmente, analizando las 5 características en simultáneo, los resultados fueron: 100% de sensibilidad, 98% de especificidad y 98% de exactitud. / Tesis

La neumonía es una enfermedad respiratoria de alto riesgo cuya tasa de mortandad en niños menores de 5 años es el 15% a nivel mundial, siendo esta la más alta según la Organización Mundial de la Salud [1]. Esta enfermedad afecta directamente a los alveolos llenándolos de pus lo cual tiene como consecuencia que la respiración sea dolorosa [1]. Para detectar la enfermedad se utiliza maquinaria que utiliza radiación ionizante la cual genera daños perjudiciales a los niños en crecimiento. Adicionalmente, para lograr la adquisición de estas maquinarias se requiere infraestructura adecuada para hacer la toma de las imágenes, generando costos elevados. Alternativamente, se han realizado investigaciones con respecto al diagnóstico utilizando ultrasonido las cuales tienen grados de sensibilidad y especificidad que se encuentran por encima del 80% [10]. El problema de utilizar ultrasonido es que las imágenes no siempre se ven de buena calidad por lo que es necesario un entrenamiento previo para detectar neumonía en las imágenes ecográficas. Adicionalmente, al tratarse de un diagnóstico subjetivo es necesario contar con personal que tenga experiencia en imágenes de ultrasonido para lograr un diagnóstico adecuado. El presente trabajo de investigación desarrolló algoritmos basados en las características del tórax en las imágenes ecográficas para poder detectar neumonía en niños cuyas edades oscilan entre 6 meses y 5 años. Para este fin, se generó una base de datos con niños diagnosticados como sanos y enfermos por médicos de la Universidad Tulane en Nueva Orleans y de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. A partir de dicha base de datos, se utilizó técnicas de umbralización [22] y de un algoritmo de flujo óptico [24] con puntos de corte variables para desarrollar un código que permita determinar si un paciente tiene o no neumonía. En tal sentido, se logró codificar un algoritmo utilizando métodos de umbralización cuya exactitud media fue del 83.9% con un coeficiente de variación de 0.06 y un algoritmo de flujo óptico cuya exactitud media fue del 80% con un coeficiente de variación de 0.15. Dichos resultados son alentadores debido a la cercanía en exactitud en comparación con los diagnósticos clínicos mostrados en el presente documento. Finalmente, se hizo la comparación de ambos métodos así como las recomendaciones necesarias para futuras investigaciones. / Tesis

Existen diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging), imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas se encuentran afectadas en alguna medida por distintos tipos de ruido. Se han estudiado y desarrollado diversos métodos para eliminar el ruido presente, para así obtener una mejor estimación de la escena de interés. La mayoría de algoritmos de restauración de imágenes digitales asumen que la clase de ruido y sus parámetros característicos son conocidos (p.e: varianza, coeficiente de variación, etc.). En la presente tesis se desarrolla e implementa un algoritmo para la estimación automática de la varianza y discriminación de la distribución del ruido presente en una imagen digital. La metodología propuesta se encuentra dividida en dos bloques principales. El primer bloque estima la varianza del ruido presente en la imagen utilizando un método basado en el cálculo de la moda de las varianzas obtenidas a partir de ventanas locales (segmentos de la imagen). El segundo bloque transforma una distribución de ruido específica en una distribución Gaussiana con varianza unitaria utilizando transformaciones de estabilización de varianza. Estos dos bloques trabajan de manera conjunta y automática haciendo uso de diversas reglas de decisión para, finalmente, poder discriminar la distribución que presenta la imagen digital analizada. El algoritmo será implementado en el software MATLAB y será capaz de discriminar entre las siguientes cuatro tipos de ruido: aditivo Gaussiano, multiplicativo Gamma, multiplicativo Rayleigh y Poisson. Los resultados computacionales se obtendrán a partir de imágenes con ruido cuya distribución y magnitud son conocidas. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados luego para distintos tipos de pruebas. El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se cubren todos los aspectos teóricos necesarios, así como los diversos métodos, algoritmos o estudios realizados anteriormente sobre este tema. El diagrama de bloques y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Por último, se presentan los resultados en el capítulo cuatro seguido de las conclusiones y recomendaciones. / Tesis

The attenuation coefficient slope (ACS) has the potential to be used for tissue characterization and as a diagnostic ultrasound tool, hence complementing B-mode images. The ACS can be valuable for estimation of other ultrasound parameters such as the backscatter coefficient. There is a well-known tradeoff between the precision of the estimated ACS values and the data block size used in spectral-based techniques such as the spectral log difference (SLD). This trade-off limits the practical usefulness of spectral-based attenuation imaging techniques. In this thesis work, the regularized spectral log difference (RSLD) technique is presented in detail and evaluated with simulations and experiments with physical phantoms, ex vivo and in vivo. The ACS values obtained when using the RSLD technique were compared to the ones obtained when using the SLD technique, as well as the ground truth ACS values obtained with insertion loss techniques. The results showed that the RSLD technique allowed significantly decreasing estimation variance when using small data block sizes (i.e., standard deviation of percentage error reduced by more than an order of magnitude in all cases when using 10 x 10 data blocks) without sacrificing estimation accuracy. Therefore, the RSLD allows for the reconstruction of attenuation coefficient images with an improved trade-off between spatial resolution and estimation precision. / Tesis

Image restoration consists in recovering a high quality image estimate based only on observations. This is considered an ill-posed inverse problem, which implies non-unique unstable solutions. Regularization methods allow the introduction of constraints in such problems and assure a stable and unique solution. One of these methods is Total Variation, which has been broadly applied in signal processing tasks such as image denoising, image deconvolution, and image inpainting for multiple noise scenarios. Total Variation features a regularization parameter which defines the solution regularization impact, a crucial step towards its high quality level. Therefore, an optimal selection of the regularization parameter is required. Furthermore, while the classic Total Variation applies its constraint to the entire image, there are multiple scenarios in which this approach is not the most adequate. Defining different regularization levels to different image elements benefits such cases. In this work, an optimal regularization parameter selection framework for Total Variation image restoration is proposed. It covers two noise scenarios: Impulse noise and Impulse over Gaussian Additive noise. A broad study of the state of the art, which covers noise estimation algorithms, risk estimation methods, and Total Variation numerical solutions, is included. In order to approach the optimal parameter estimation problem, several adaptations are proposed in order to create a local-fashioned regularization which requires no a-priori information about the noise level. Quality and performance results, which include the work covered in two recently published articles, show the effectivity of the proposed regularization parameter selection and a great improvement over the global regularization framework, which attains a high quality reconstruction comparable with the state of the art algorithms. / Tesis

Understanding the spatial distribution of prostate cancer and how it changes according to prostate specific antigen (PSA) values, Gleason score, and other clinical parameters may help comprehend the disease and increase the overall success rate of biopsies. This work aims to build 3D spatial distributions of prostate cancer and examine the extent and location of cancer as a function of independent clinical parameters. The border of the gland and cancerous regions from whole-mount histopathological images are used to reconstruct 3D models showing the localization of tumor. This process utilizes color segmentation and interpolation based on mathematical morphological distance. 58 glands are deformed into one prostate atlas using a combination of rigid, a ne, and b-spline deformable registration techniques. Spatial distribution is developed by counting the number of occurrences in a given position in 3D space from each registered prostate cancer. Finally a di erence between proportions is used to compare di erent spatial distributions. Results show that prostate cancer has a significant di erence (SD) in the right zone of the prostate between populations with PSA greater and less than 5 ng=ml. Age does not have any impact in the spatial distribution of the disease. Positive and negative capsule-penetrated cases show a SD in the right posterior zone. There is SD in almost all the glands between cases with tumors larger and smaller than 10% of the whole prostate. A larger database is needed to improve the statistical validity of the test. Finally, information from whole-mount histopathological images could provide better insight into prostate cancer. / Tesis

Introducción: El objetivo de este estudio es determinar el valor diagnóstico de la medición de la reserva folicular ovárica por ecografía transvaginal (número de folículos antrales y volumen ovárico promedio) con respecto a los valores de hormona folículo estimulante (FSH) en la fase folicular precoz en mujeres perimenopáusicas. Materiales y Métodos: Es un estudio descriptivo y transversal en mujeres comprendidas entre los 35 y 45 años que acuden a la Unidad de Infertilidad del Instituto Nacional Materno Perinatal entre Enero del 2010 a Diciembre del 2011, que cumplan los criterios de inclusión. Resultados: Se incluyeron 112 pacientes que cumplieron los criterios de inclusión. La edad promedio fue de 38.3 años. Se encontró que el Recuento de Folículos Antrales (AFC) tiene una Sensibilidad de 97.2%, una Especificidad de 81.5%, un VPP de 71.4% y un VPN 98.4%, para el diagnóstico de Baja Reserva Ovárica. El Volumen Ovárico Promedio tiene Sensibilidad de 45.5%, una Especificidad de 93.6%, un VPP de 75% y un VPN 80%, para el diagnóstico de Baja Reserva Ovárica. Conclusión: El recuento de folículo antrales (AFC) es una mejor prueba diagnóstica de Baja Reserva Ovárica que el volumen ovárico promedio, cuando se compara con los niveles de FSH en fase folicular precoz.