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33 Congreso Nacional de la SERAM TÓRAX. SESIÓN INTERACTIVA. INFECCIONES PULMONARES
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33 Congreso Nacional de la SERAM
Bilbao, 19 - 22 May 2016
List of sessions

 

Cartas de presentación

  • Carta de la Presidente de la SERAM
  • Carta de la Presidente del Comité Científico
  • Carta del Presidente del Comité Organizador Local

Comités del 33 Congreso de la SERAM

  • Presidencia de honor y comités
  • Comité organizador del 33 Congreso de la SERAM
  • Comité organizador local
  • Comité científico del 33 Congreso de la SERAM
  • Subcomités científicos del 33 Congreso de la SERAM
  • SERAM - Filial de la SERAM en Euskadi. Junta directiva SERAM
  • Junta directiva de la filial de SERAM en Euskadi
  • Comisión científica de la SERAM

Medallas de Oro de la SERAM

  • Dra. Dña. Carmen Martínez Serrano
  • Dr. D. Javier Beltrán Latorre
  • Dr. D. Pablo Ros Riera

Miembros de honor

  • Prof. Mauricio Castillo
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  • Prof. Eric J. Stern

Sistema de acreditación

Información general del congreso

  • Fechas del congreso
  • Sede del congreso
  • Página web del congreso
  • Secretaría Científica y Técnica
  • Inscripción
  • Horario del congreso
  • Secretaría Técnica y entrega de documentación
  • Normas para ponentes
  • Normas para trabajos libres
  • Entrega del material audiovisual
  • Publicaciones del congreso
  • Premios del congreso
  • Cafés de trabajo
  • Reservas de hoteles
  • Medios de transporte

Programa científico

 

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99. TÓRAX. SESIÓN INTERACTIVA. INFECCIONES PULMONARES
Full Text

0 - Desarrollo de un sistema de diagnóstico asistido por ordenador para la detección de nódulos en una radiografía de tórax

A. Tilve Gómez1, M. García Vázquez-Noguerol2, J.J. Suárez Cuenca3, G. Ferro Costas4 y M. Souto Bayarri4

1Complexo Hospitalario Universitario de Vigo, Vigo, España. 2Universidade de Santiago de Compostela, A Coruña, España. 3Instituto de Investigación Biomédica de Vigo, Vigo, España. 4Complexo Hospitalario Universitario de Santiago, Santiago de Compostela, España.

Objetivos: Presentar un algoritmo de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) diseñado para analizar todas las radiografías de tórax, incluso las que no son revisadas por radiólogos, en el entorno del Servicio Galego de Saúde (SERGAS).

Material y métodos: Base de datos: para el desarrollo del algoritmo y para el entrenamiento del clasificador, se emplearon 55 radiografías de tórax con 64 nódulos pulmonares. La evaluación posterior se realizó con una base de datos totalmente independiente que contenía 20 radiografías de tórax con 21 nódulos. Nuestro sistema de CAD se basa en el uso del filtro Iris. Este es un filtro adaptativo que realiza un análisis de gradientes sobre las imágenes, realzando las regiones nodulares. Ese filtro ha sido empleado sobre diferentes modalidades de imagen médica, y para diferentes tipos de aplicaciones CAD. El algoritmo emplea el análisis lineal discriminante (LDA) como clasificador para seleccionar regiones sospechosas. Esto se lleva a cabo por medio de un análisis de regiones basado en características morfológicas, de niveles de gris y del filtro Iris. Se utilizó la metodología FROC para evaluar el rendimiento del sistema de detección.

Resultados: En la evaluación que se realizó sobre la base de datos independiente, la sensibilidad del sistema fue del 67% con una media de 4,9 falsos positivos/imagen.

Conclusiones: Se trata de un sistema CAD con unas características técnicas similares a otros sistemas CAD descritos en la bibliografía y cuyo propósito final es su integración en la práctica diaria del SERGAS para el análisis de todas las radiografías de tórax realizadas.

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