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dc.creatorVelásquez Rodríguez, Gustavo Adolfo Rodrigo
dc.creatorFanti Gutiérrez, Zian
dc.creatorTorres, Fabián
dc.creatorMedina Bañuelos, Verónica
dc.creatorEscalante Ramírez, Boris
dc.creatorCamargo Marín, Lisbeth
dc.creatorGuzmán Huerta, Mario
dc.creatorArámbula Cosío, Fernando
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:00Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:00Z
dc.date.issued2024-12-06
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3930
dc.descriptionArtículo académico que plantea el desarrollo de un sistema completamente automático para la segmentación 3D del cerebelo en imágenes de ultrasonido del cerebro fetal. Utiliza un Modelo de Distribución de Puntos 3D (PDM), obtenido a partir de otro modelo estadístico de forma, basado en una representación mediante armónicos esféricos (SPHARMs), la cual proporciona una base muy eficiente para la construcción de modelos estadísticos de forma de órganos 3D con topología esférica.
dc.publisherSpringer Nature Link
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.title3D statistical shape models for automatic segmentation of the fetal cerebellum in ultrasound images
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywords3D segmentation of the cerebellum
dc.subject.keywordsSpherical harmonics
dc.subject.keywordsPoint distribution models
dc.subject.keywordsSegmentación 3D del cerebelo
dc.subject.keywordsArmónicos esféricos
dc.subject.keywordsModelos de distribución de puntos
dc.identifier.urlhttp://doi.org/10.1007/s11760-024-03615-1
dc.identifier.bibliographiccitationVelásquez-Rodríguez, G. A. R., Fanti-Gutiérrez, Z., Torres, F., Medina-Bañuelos, V., Escalante-Ramírez, B., Camargo Marín, L., Guzmán Huerta, M., & Arámbula Cosío, F. (2025). 3D statistical shape models for automatic segmentation of the fetal cerebellum in ultrasound images. Signal, Image and Video Processing, 19(1), 81. https://doi.org/10.1007/s11760-024-03615-1
dcterms.memberofVisión artificial


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