PublicadoEl 23/11/22 por Comillas
Trabajo fin de máster

Obtención de modelo antropométrico parametrizado de pelvis

tipo de documento semantico ckh_publication

Ficheros

Resumen Trabajo Fin de Máster
TFM de Leon Ortiz, Carlos.pdf
Tamaño 3232045
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Resumen Autorización
Anexo I.pdf
Tamaño 20926
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Fecha de publicación 00/00/2019
Director/Coordinador
Jiménez Octavio, Jesús Ramón
López Valdés, Francisco José

Resumen

Idioma es-ES
Resumen

En este proyecto se estudiará la relación entre el tamaño de la pelvis y parámetros biométricos como edad, sexo, altura y peso, mediante la realización de modelos estadísticos de regresión. Para ello en primer lugar se obtendrá una muestra anonimizada de imágenes de TAC, de la cual se separarán los huesos de la pelvis mediante un proceso de segmentación y posteriormente se obtendrán las coordenadas de los puntos de referencia más representativos de la geometría pélvica. Con estos puntos se generará una base de datos que servirá para realizar el análisis estadístico. Para estudiar la relación entre las coordenadas y los parámetros se realizarán distintos modelos de complejidad ascendente. En primer lugar, se usará un modelo de regresión lineal con los parámetros biomédicos y las relaciones entre los parámetros, al que luego se le añadirán variables de agrupamiento de los puntos de referencia. A continuación, se modelará con las distancias de cada punto de referencia al punto medio de todos los sujetos.

Idioma en-GB
Resumen

In this project, the relationship between the size of the pelvis and biometric parameters such as age, sex, height and weight will be studied, using statistical regression models. To do this, firstly, an anonymous sample of CT images will be obtained, from which the bones of the pelvis will be separated by a segmentation process and then the coordinates of the most representative reference points of the pelvic geometry will be obtained. With these points a database will be generated that will serve to perform the statistical analysis. To study the relationship between coordinates and parameters, different ascending complexity models will be made. First, a linear regression model with the biomedical parameters and the relationships between the parameters will be used, to which then grouping variables of the reference points will be added. Next, it will be modeled with the distances from each reference point to the midpoint of all subjects.

Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)

Palabras clave

Tipo de archivo application/pdf
Idioma es-ES
Tipo de acceso info:eu-repo/semantics/closedAccess
Licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Fecha de modificacion 09/09/2022
Fecha de disponibilidad 04/03/2019
fecha de alta 04/03/2019

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