Resumen

La cápsula endoscópica inalámbrica (WCE) es un nuevo instrumento no invasivo que permite la observación directa del tracto gastrointestinal para diagnosticar sus enfermedades relativas. Debido al gran número de imágenes que se obtienen de la cápsula endoscópica por paciente, los médicos necesitan demasiado tiempo para investigarlas todas. Por lo tanto, valdría la pena diseñar un sistema de detección de enfermedades de forma automática. En este trabajo, se presenta un nuevo método para la detección automática de tumores en las imágenes de WCE. Este método utilizará las ventajas de los algoritmos de la transformada wavelet discreta (DWT) y de la descomposición del valor singular (SVD) para extraer características de los diferentes canales de color de las imágenes WCE. Por lo tanto, las características extraídas son invariables a la rotación y pueden describir las características de multiresolución de las imágenes WCE. Para clasificar las imágenes WCE, se aplica el método de la máquina de vectores de apoyo (SVM) a un conjunto de datos que incluye 400 imágenes WCE normales y 400 tumorales. Los resultados experimentales muestran un rendimiento adecuado del algoritmo propuesto para la detección y el aislamiento de las imágenes tumorales que, de la mejor manera, muestra un 94%, 93% y 93,5% de sensibilidad, especificidad y precisión en el espacio de color RGB, respectivamente.

• Materias:Ingeniería biomédica Bioingeniería Robots Extremidades (Cuerpo Humano) Articulación ósea
• Subjects:Biomedical engineering Bioengineering Robot Limbs (Human Body) Bone joint
• Palabras claves:imagen wce, número de imagen, nuevos instrumentos no invasivos, descomposición del valor singular, cápsulas inalámbricas de endoscopia, máquina de vectores de apoyo, detección de tumor, transformada wavelet discreta, espacio de color rgb, canal de color diferente
• Keywords:wce image, number of image, new noninvasive instruments, singular value decomposition, wireless capsules endoscopy, support vector machine, detection of tumor, discrete wavelet transform, rgb color space, different color channel