Plataforma para la búsqueda por contenido visual y semántico de imágenes médicas
RESUMEN Este trabajo describe una plataforma que permite automatizar el proceso de anotación semántica sobre imágenes médicas, sin depender de la ontología utilizada. Las anotaciones automáticas se realizan mediante: (a) un proceso de conversión de imágenes médicas DICOM (RDF-ización) al formato RD...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Cuenca
2015-12-01
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| Series: | Maskana |
| Online Access: | https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/693 |
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| author | Alexandra La Cruz Andrés Tello Mauricio Espinoza Victor Saquicela Patricia González Yoredy Sarmiento Washintong Ramírez-Montalvan Lizandro Solano-Quinde María-Esther Vidal |
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RESUMEN
Este trabajo describe una plataforma que permite automatizar el proceso de anotación semántica sobre imágenes médicas, sin depender de la ontología utilizada. Las anotaciones automáticas se realizan mediante: (a) un proceso de conversión de imágenes médicas DICOM (RDF-ización) al formato RDF; (b) la integración de diferentes ontologías biomédicas, a través de la correspondencia de distintas ontologías biomédicas a los datos DICOM; haciendo la herramienta independiente de la ontología; (c) la segmentación y visualización de los datos anotados, se utiliza además para generar nuevas anotaciones de acuerdo al conocimiento del experto, permitiendo así validar las anotaciones. Aplicando además técnicas de recuperación de imágenes basadas en su contenido visual, hace posible la recuperación de imágenes médicas por similitud de características inherentes a las imágenes. Esta plataforma está siendo construida sobre una arquitectura distribuida, la cual permite optimizar la forma de clasificación, distribución y búsqueda por contenido visual y semántico de las imágenes.
Palabras clave: Ontologías médicas, visualizador 3D basado en Web, segmentación, anotaciones semánticas.
ABSTRACT
This paper present a framework ontology-independent for the automatic semantic annotation of medical images. The automatic annotation is done by (a) semantifying of DICOM medical images (RDF-ization) automatically; (b) Integration of different biomedical ontologies, through the matching process between ontologies and DICOM metadata, making this approach ontology-independent; (c) segmentation and visualization of annotated data which is further used to generate new annotations according to expert knowledge, and validation. Additionally applying context based image retrieval, make possible the retrieval of medical imaging by similarity of images features. This platform is being built on a distributed architecture, which improve the way of classification, distribution and searching on image repository.
Keywords: Ontology biomedical, Web 3D-visualizer, segmentation, semantic annotations.
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| first_indexed | 2024-04-13T20:04:24Z |
| format | Article |
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| issn | 1390-6143 2477-8893 |
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| publishDate | 2015-12-01 |
| publisher | Universidad de Cuenca |
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