| dc.contributor.advisor | Jamaica Guio, Edna Rocio | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Álvarez Brand, Valentina | |
| dc.creator | González Escobar, Sedna Estefanía | |
| dc.creator | Velásquez González, María José | |
| dc.creator | Silva Zapata, Lee Katherin | |
| dc.creator | Castrillón Ochoa, Ingrid Viviana | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-10T22:57:46Z | |
| dc.date.available | 2026-06-10T22:57:46Z | |
| dc.date.created | 2026-06-03 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82165 | |
| dc.description.abstract | La angiografía por tomografía computarizada (TC) es fundamental para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades cardiovasculares. Sin embargo, los artefactos de movimiento afectan la calidad de la imagen y la precisión diagnóstica, lo que puede derivar en errores en el manejo clínico como el tratamiento y seguimiento de los pacientes. La corrección automática mediante algoritmos avanzados permite detectar y subsanar estos artefactos para obtener resultados de alta calidad. Sin embargo, estos sistemas automatizados pueden presentar fallos técnicos o sistemáticos que también requieren estudio y uso de otras tecnologías para mejorar el sistema de detección y corrección de estos artefactos por imagen. En este trabajo se evaluará la influencia de esta técnica en la precisión diagnóstica y su potencial para mejorar la atención médica de los pacientes cardiovasculares, lo que puede llevar a una mejor atención médica y un mejor pronóstico para los pacientes. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Prototipos de software para la detección y corrección automática de artefactos en imágenes de radiografía digital, comparando su desempeño con métodos manuales | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Enfermedades Cardiovasculares | |
| dc.subject.keywords | Angiografía por TC | |
| dc.subject.keywords | Artefactos de Movimiento | |
| dc.subject.keywords | Corrección Automática | |
| dc.description.abstractenglish | Computed tomography angiography (CT) is fundamental for the diagnosis and treatment of cardiovascular diseases. However, motion artifacts affect image quality and diagnostic accuracy, which can lead to errors in clinical management, such as patient treatment and follow-up. Automatic correction using advanced algorithms allows for the detection and correction of these artifacts to obtain high-quality results. However, these automated systems can experience technical or systematic failures that also require the study and use of other technologies to improve the system for detecting and correcting these image artifacts. This study will evaluate the influence of this technique on diagnostic accuracy and its potential to improve the medical care of cardiovascular patients, which can lead to better medical care and better prognosis for patients. | |
