Comparación e implementación de algoritmos de formación de imágenes basado en señales RF para el sistema MABIS

• Autor: Ramos Soto, Renato Sebastian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/17203
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/17203
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Delay and Sum; Delay; Multiply and Sum; Signal-to-Mean Ratio; Signal-to-Clutter Ratio; Confocal Microwave Imaging; Fantomas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05

En la actualidad, el cáncer de mama es el tipo de cáncer que más aflije a mucha mujeres en el mundo con la consiguiente pérdida de vidas. Por ello, es el método más eficiente para el control de tal enfermedad es la de la detección del cáncer en etapas tempranas del su desarrollo. Dentro de los métodos de formación de imágenes biomédicas, que permiten analizar y detectar posibles tumoraciones y desarrollos de cáncer, los métodos basados en radar que usan señales de microondas presentan grandes ventajas en comparación a otros métodos que pueden ser invasivos o dolorosos para las pacientes. Por ello, en el presente trabajo se presenta la adaptación, comparación e implementación de algoritmos de formación de imágenes para un sistema basado en radar para la formación de imágenes utilizando señales de microondas utilizando el método Confocal Microwave Imaging (CMI). Para ello, se emplean los métodos de formación de imagen conocidos como Delay-andSum y su variante Delay-Multiplay-and-Sum (DMAS). Además, se implementan métodos de eliminación de artefactos conocido como Skin Substraction Algorithm. Las imágenes formadas son luego comparada utilizando métricas tales como SMR y SCR. Los resultados obtenidos sobre fantomas permiten observar que los algoritmos DAS y DMAS estiman en gran medida la estructura interna de la mama y con ello la diferenciación de los posibles tumores. Además, de manera cuantitativa, el algoritmo DMAS presenta mejor performance que el algoritmo DAS en términos de SMR y SCR pero con la consiguiente elevación en la carga computacional.