En este trabajo se emplea técnicas de Clustering en la segmentación de imágenes médicas digitales para ser utilizadas en la reconstrucción de modelos anatómicos 3D a partir del estándar Digital Images and Comunication in Medicine (DICOM) con el fin de mejorar los resultados reportados en las fuentes bibliográficas. Son expuestos los algoritmos de Clustering Particional implementados y los resultados alcanzados con estos. Se compara entre sí los resultados alcanzados con ayuda de los métodos K-means y Fuzzy K-means y se recomienda procedimientos para la inicialización de los centroides.

En este trabajo se emplea técnicas de Clustering en la segmentación de imágenes médicas digitales para ser utilizadas en la reconstrucción de modelos anatómicos 3D a partir del estándar Digital Images and Comunication in Medicine (DICOM) con el fin de mejorar los resultados reportados en las fuentes bibliográficas. Son expuestos los algoritmos de Clustering Particional implementados y los resultados alcanzados con estos. Se compara entre sí los resultados alcanzados con ayuda de los métodos K-means y Fuzzy K-means y se recomienda procedimientos para la inicialización de los centroides.

En este trabajo se emplea técnicas de Clustering en la segmentación de imágenes médicas digitales para ser utilizadas en la reconstrucción de modelos anatómicos 3D a partir del estándar Digital Images and Comunication in Medicine (DICOM) con el fin de mejorar los resultados reportados en las fuentes bibliográficas. Son expuestos los algoritmos de Clustering Particional implementados y los resultados alcanzados con estos. Se compara entre sí los resultados alcanzados con ayuda de los métodos K-means y Fuzzy K-means y se recomienda procedimientos para la inicialización de los centroides.