Un enfoque para convertir los datos de máquinas de MRI imágenes de resonancia magnética, mamografías y otros equipos médicos brinda a los médicos una imagen mucho más clara de su interior y una oportunidad de detectar enfermedades y otros problemas antes, según una investigación publicada en el Revista Internacional de Ingeniería y Tecnología Biomédica . La técnica conocida como la transformada wavelet se informó por primera vez en 1910, pero fue a principios de la década de 1990 cuando surgieron sus aplicaciones en medicina e investigación biomédica y ahora está llegando a la madurez como una técnica para complementar o incluso desplazar los métodos analíticos convencionales.
El enfoque convencional para procesar datos de imágenes de escáneres médicos es aplicar un algoritmo informático, una transformación de Fourier, que convierte las señales en bruto en un formato que se puede mostrar como una imagen en la pantalla de la computadora para revelar daño cerebral, detectar tumores ybusca defectos en el corazón y por innumerables razones de diagnóstico. La transformación de Fourier es una herramienta poderosa, pero Satya Singh y Shabana Urooj de la Universidad Gautam Buddha, en Uttar Pradesh, India, sugieren que un sistema de procesamiento de señales alternativo basado en un análisis de"wavelets" podrían mejorar significativamente las imágenes médicas. Señalan que una transformada wavelet aplicada a los datos de imágenes en bruto aumentaría la relación señal / ruido para los datos al ignorar muchos de los artefactos generados por la interferencia de señales eléctricas y ondas presentes en el cuerpo yrecogido por el escáner.
El equipo informa que el mismo enfoque de transformación de wavelet podría tener aplicaciones no solo en MRI sino también en la simplificación de la electrocardiografía, la eliminación de ruido de imágenes biomédicas y en la facilitación y neuroimagen funcional, incluida la tomografía por emisión de positrones y la MRI funcional fMRI. Esta última requiere datosprocesamiento en tiempo real para que las imágenes en vivo se puedan grabar y estudiar. Además, la transformación wavelet produce un archivo digital mucho más pequeño que el procesamiento convencional, lo que significa una transferencia de datos más rápida y menores requisitos de almacenamiento por escaneo.
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Materiales proporcionados por Editores de Inderscience . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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