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dc.contributor.advisorJamaica Guio, Edna Rocio
dc.coverage.spatialcead_-_ibagué
dc.creatorOrtega Díaz, Angie Katherine
dc.creatorPérez Sánchez ,Haider Fauricio
dc.creatorArcos López, Luis Sebastián
dc.creatorPérez Garzón, María Gineth
dc.creatorLuna Andrade , Yoli Patricia
dc.date.accessioned2026-02-17T20:50:58Z
dc.date.available2026-02-17T20:50:58Z
dc.date.created2026-02-16
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/78863
dc.description.abstractLa presente investigación tiene como propósito identificar y comparar prototipos de software para la detección y corrección automática de artefactos en imágenes de radiografía digital, esto se lleva a cabo con el análisis de información encontrada en diferentes bases de datos consultadas con material de estudio, que permite comparar su desempeño con los métodos manuales utilizados tradicionalmente. Los artefactos representan un desafío importante en el diagnóstico por imágenes, ya que pueden afectar la calidad visual y conducir a interpretaciones erróneas. El estudio incluye un análisis comparativo entre los métodos automáticos y manuales, considerando indicadores de precisión, tiempo de procesamiento y mejora en la calidad de imagen. Los resultados obtenidos buscan demostrar la viabilidad del uso de herramientas automatizadas en entornos clínicos, contribuyendo a optimizar los procesos radiológicos y mejorar la seguridad y exactitud diagnóstica.
dc.formatpdf
dc.titleDetección y corrección subóptima de artefactos en imágenes de radiografía digital mediante métodos manuales
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsControl de Calidad
dc.subject.keywordsRadiología
dc.subject.keywordsSoftware
dc.subject.keywordsOptimización de Imágenes
dc.description.abstractenglishThe purpose of this research is to identify and compare software prototypes for the automatic detection and correction of artifacts in digital radiography images. This is carried out by analyzing information found in different databases consulted with study material, which allows comparing their performance with traditionally used manual methods. Artifacts represent a significant challenge in diagnostic imaging, as they can affect visual quality and lead to misinterpretations. The study includes a comparative analysis between automatic and manual methods, considering indicators of accuracy, processing time, and improved image quality. The results obtained seek to demonstrate the feasibility of using automated tools in clinical settings, contributing to optimizing radiological processes and improving diagnostic safety and accuracy.
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