MODELO DE PROCESAMIENTO BASADO EN TRANSFORMADA WAVELET COMO OPCIÓN COMPETENTE PARA APLICACIONES MÉDICAS

Resumen

Resumen

Actualmente, en el área del procesamiento y reconocimiento de patrones con aplicaciones médicas es un área del conocimiento ampliamente investigada, en la cual hay una diversidad de técnicas de procesamiento que utilizan algoritmos matemáticos que buscan resaltar o mejorar zonas específicas de especial interés en las imágenes médicas. También existen propuestas comerciales de equipos médicos que integran el análisis de imágenes, sin embargo, son equipos de importación y en su mayoría de tecnología extranjera, lo que los puede hacer costosos e inaccesibles para la población. Pero sin lugar a dudas, el apoyo mediante el análisis de una cantidad exhaustiva de estudios de un paciente, posibilita un acertado diagnóstico médico por parte de un especialista, sin que cambie su postura analítica que depende de factores propios del tipo de imagen, de su estado de ánimo y de su experiencia. Por lo tanto, en este trabajo se propone un modelo para procesar imágenes médicas que utiliza transformada Wavelet, que al basarse en la descomposición de imágenes, permite mejorar la identificación de zonas sospechosas y de interés para analizar por el médico especialista. Cabe mencionar que dicha propuesta es competitiva en el ámbito tecnológico ya que provee una herramienta de apoyo al médico especialista para emitir un diagnóstico adecuado. Así también es competitiva en el ámbito económico y aunado a lo anterior, este tipo de estudios por análisis de imágenes médicas son un método totalmente indoloro y no invasivo para el paciente, por lo que se observa como una importante opción para mejorar los diagnósticos.

Palabras Clave: Compresión, imágenes médicas, reconocimiento, RNA, transformada Wavelet.

Abstract

Currently, in the area of processing and pattern recognition with medical applications is an area of knowledge widely investigated, in which there is a variety of processing techniques that use mathematical algorithms that seek to highlight or improve specific areas of special interest in medical imaging. There are also medical equipment business proposals that integrate image analysis, however, are equipment import and mostly foreign technology, which can make them expensive and inaccessible to the population. But without doubt, the support by analyzing an exhaustive amount of studies of a patient enables a successful medical diagnosis by a specialist, without changing its analytical approach that depends on factors specific to the type of image, its mood and experience. Therefore, this paper proposes a model to process medical images using wavelet transform, which based on the decomposition of images, enables improved identification of suspicious areas of interest to be analyzed by the specialist. It is worth mentioning that the proposal is competitive in technology because it provides a support tool specialist doctor to issue a proper diagnosis. This is also competitive in the economic sphere and coupled with the above, this type of study for medical image analysis are completely painless and noninvasive method for the patient, so it is seen as an important option to improve diagnostics.

Keywords: Compression, medical imaging, recognition, RNA, Wavelet transform.