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Determinación de los grados de malignidad en cáncer de próstata mediante el análisis de escalamiento y el algoritmo de clúster cuántico

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dc.contributor.advisorTorres Hoyos, Francisco Joséspa
dc.contributor.authorReyes Bruno, Jesús Antonio
dc.date.accessioned2022-06-10T02:16:33Z
dc.date.available2022-06-10T02:16:33Z
dc.date.issued2022-02-16
dc.description.abstractEl crecimiento tumoral es un proceso complejo, dependiente de la proliferación de las células tumorales en el tejido anfitrión y de la capacidad máxima del tejido. En general un tumor presenta una forma irregular y el estudio de sus propiedades geométricas nos da información del grado de malignidad de estos. La comprensión de este fenómeno es de vital importancia para establecer un diagnóstico y estrategias terapéuticas adecuadas y comienza con una evaluación de su morfología compleja con descriptores adecuados, los tumores en próstata presentan superficies rugosas, en este sentido el análisis de escalamientos, es una herramienta poderosa usada en el estudio de tales superficies, junto con la geometría fractal, elementos que permiten determinar algunas de sus propiedades geométricas. En el presente trabajo se hará un diagnóstico in vivo y en 3D, con imágenes de resonancia magnética, del cáncer de próstata, teniendo en cuenta la dinámica del análisis de escalamiento, la fractabilidad de la geometría presente en cada una de las lesiones en estudiospa
dc.description.abstractTumor growth is a complex process, dependent on the proliferation of tumor cells in the host tissue and the maximum capacity of the tissue. In general, a tumor has an irregular shape and the study of its geometric properties gives us information about the degree of malignancy of these. The understanding of this phenomenon is of vital importance to establish a suitable therapeutic diagnosis and strategies begins with an evaluation of its complex morphology with suitable descriptors. Prostate tumors have rough surfaces. In this sense the scaling analysis, is a powerful tool used in the study of such surfaces, together with fractal geometry, elements that allow to determining some of its their geometric properties. In this present work, a live diagnosis and 3D will be made, with magnetic resonance imaging, prostate cancer, taking into account the dynamics of the scaling analysis, the fractability of the geometry present in each of the lesions in study.eng
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ciencias Físicasspa
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensiónspa
dc.description.tableofcontentsAgradecimientos ……………………………………………………………………….……………….. Ispa
dc.description.tableofcontentsResumen ………………………......................................................................................... IIspa
dc.description.tableofcontentsAbtrac .................................................................................................................. IIIspa
dc.description.tableofcontentsÍndice de Figuras ………………………………………………………………..………………. VIspa
dc.description.tableofcontentsÍndice de Tablas …………………………………………………………………….. VIIIspa
dc.description.tableofcontents1. Introducción ………….......................................................………………. 1spa
dc.description.tableofcontents2. Antecedentes ………………………………………………………………………….. 2spa
dc.description.tableofcontents3. Justificación …………………………………………………………………………………….. 5spa
dc.description.tableofcontents4. Planteamiento del Problema ……………………………………………………………. 6spa
dc.description.tableofcontents5. Objetivos ..………………………………………………………………………………… 7spa
dc.description.tableofcontents5.1 General ………………………………………………………………………… 7spa
dc.description.tableofcontents5.2 Específicos …………………………………………………………………… 7spa
dc.description.tableofcontents6. Marco Teórico ……………………………………………………. 8spa
dc.description.tableofcontents6.1 La próstata y su anatomía ………………………………………………………………… 8spa
dc.description.tableofcontents6.2 Cáncer de próstata …………………………………………………………………………….. 9spa
dc.description.tableofcontents6.2.1 Estadificación del cáncer de próstata ………………………………….… 10spa
dc.description.tableofcontents6.2.2 Clasificación de riesgo del adenocarcinoma localizado …………. 12spa
dc.description.tableofcontents6.3 Geometría fractal. …………………………………………………………………….. 12spa
dc.description.tableofcontents6.3.1 Dimensión fractal ……………………………………………………….. 13spa
dc.description.tableofcontents6.4 Modelos balístico de deposición …………………………………… 13spa
dc.description.tableofcontents6.5 Análisis de escalamiento ………………………………………………………. 14spa
dc.description.tableofcontents6.6 Imagen digital ………………………………………………………………………… 15spa
dc.description.tableofcontents6.6.1 Procesamiento digital de las imágenes ………………….. 16spa
dc.description.tableofcontents6.6.2 Segmentación de imágenes …………………..……… 16spa
dc.description.tableofcontents6.6.3 Morfología matemática ……………………………………………………. 18spa
dc.description.tableofcontents6.6.4 Erosión ……………………………………......................…………………… 19spa
dc.description.tableofcontents6.6.5 Dilatación ……………………………………………………………….. 20spa
dc.description.tableofcontents6.7 Estimador de Parzen y algoritmo de clúster cuántico ………………. 20spa
dc.description.tableofcontents6.7.1 Función potencial para el estimador de Parzen …………….. 21spa
dc.description.tableofcontents7. Metodología …………………………………………………………………. 23spa
dc.description.tableofcontents8. Materiales y métodos ………………………………………………………. 24spa
dc.description.tableofcontents8.1 Selección y procesamiento de la imágenes ……………… 24spa
dc.description.tableofcontents8.2 Reconstrucción en 3D de la lesión tumoral ……………………………. 25spa
dc.description.tableofcontents8.3 Cálculo del ancho de la interfaz del tumor – huésped …………………. 26spa
dc.description.tableofcontents8.4 Cálculo de la dimensión fractal del tumor – huésped …………………………. 28spa
dc.description.tableofcontents8.6 Validación del método ……………………………………………………….. 28spa
dc.description.tableofcontents9. Resultados y discusión ……………………………………………………………. 31spa
dc.description.tableofcontents10. Conclusiones ………………………………………………………… 34spa
dc.description.tableofcontents11. Bibliografía ………………………………………………………………………………. 35spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/5198
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Córdoba
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombiaspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias Físicasspa
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2022spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.keywordsScaling analysiseng
dc.subject.keywordsFractal geometryeng
dc.subject.proposalAnálisis de escalamientospa
dc.subject.proposalGeometría fractalspa
dc.titleDeterminación de los grados de malignidad en cáncer de próstata mediante el análisis de escalamiento y el algoritmo de clúster cuánticospa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
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dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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