Zepeda Fernández, Cristian HeberDe Celis Alonso, BenitoZEPEDA FERNANDEZ, CRISTIAN HEBER; 424360DE CELIS ALONSO, BENITO; 387709Vázquez Domínguez, Minerva Guadalupe2021-03-162021-03-162020-12https://hdl.handle.net/20.500.12371/11682"Para este trabajo se realizaron estudios con imágenes de mamografías en donde se presentan microcalcificaciones (MC) o tumores (T). El objetivo principal fue identificar el área de tumor (T-área) y microcalcificación (MC-área) del resto de la imagen de mamografía, la cual llamamos área del tejido (t-área), y conocer su ubicación, de una manera fácil y con una alta precisión. La manera de obtener los parámetros que distinguen cada elemento, consistió primero en transformar las imágenes de mamografía en mapas de intensidades o mapas en escala de grises, los cuales fueron normalizados. Utilizamos un programa escrito en C++ para dicha transformación. Esto hizo que se pudieran identificar el MC-área y T-área, debido a que éstos presentan el valor máximo en la escala de grises, y por ende corresponden a las zonas más brillantes en la imagen reprocesada. Esto da una distinción visual notable y una distinción numérica para el MC-área y T-área. Asociamos dos cantidades a cada área para poder diferenciar MC y T con el resto de la mamografía: dimensión fractal (DF) y entropía de Shannon (S). Se calcularon para las regiones que pertenecen a T o MC y tejido del mapa de densidades."pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRADiagnóstico por imágenesMamas--RadiografíaFísica médicaFractalesTesis de licenciaturaMamas--Formación de imágenesopenAccess