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*Trabajo Individual o en Equipo

📙 Actividad Fundamental N.°01 - Síntesis de las técnicas de clasificación de imágenes

🔶 Competencia Específica

Recopilar 5 estudios diferentes relacionados con el área médica y analizar cuál ha sido su aplicación en el procesamiento digital de imágenes (PDI), complementándolo con definiciones clave, preprocesamiento, segmentación y análisis utilizando Fiji (ImageJ).

📝 Descripción de la actividad

1️⃣ Parte Teórica

Investigación y Definiciones

1. Recopilación de Estudios Médicos:

   Investiga y selecciona 5 estudios diferentes que utilicen el procesamiento digital de imágenes en el ámbito médico. Cada estudio debe incluir:

   • Título del estudio.
   • Resumen breve: ¿Cuál es el problema que aborda el estudio?
   • Aplicación del PDI: ¿Qué técnicas o herramientas utiliza el estudio para procesar imágenes?
   • Resultados clave: ¿Qué impacto tuvo el uso del PDI en el estudio?

   Ejemplos de aplicaciones que podrías buscar:

   • Detección de tumores en imágenes de resonancia magnética.
   • Clasificación de células cancerígenas en imágenes de microscopía.
   • Evaluación de tejidos en imágenes histológicas.
   • Segmentación de órganos en tomografías computarizadas.
   • Mejoramiento de imágenes ultrasónicas para diagnóstico cardíaco.

2. Definiciones clave:

   Además, define los siguientes conceptos básicos relacionados con el PDI en el área médica:

   • Clasificación de imágenes.
   • Segmentación.
   • Preprocesamiento de imágenes.
   • Resolución espacial y contraste.
   • Técnicas de mejora de imágenes.

2️⃣ Parte Práctica

En esta sección, trabajarás con dos tipos de imágenes (grano de arroz en escala de grises y una imagen RGB) para comprender cómo realizar análisis básicos.

Escala de grises: Grano de arroz (Binario)

1. Preprocesamiento:
   • Carga la imagen en Fiji.
   • Obtén la cantidad de píxeles y el tamaño de la imagen con Analyze → Measure.
   • Ajusta el brillo y contraste con Image → Adjust → Brightness/Contrast.
2. Segmentación:
   • Convierte la imagen a binaria con Image → Adjust → Threshold.
   • Asegúrate de que solo el grano esté destacado.