نبذة مختصرة : Reconstruir, segmentar y clasificar el árbol bronquial ha sido de gran importancia en el área de la salud y la ingeniería, con un análisis adecuado podrían identificarse zonas afectadas por diversas enfermedades como cáncer de pulmón o Covid-19 para posteriormente tratarlas, ayudando tanto a sistemas de detección automática como a médicos y a personal de salud en campo. Dada la dificultad de obtener una imagen completa (normalmente tomografías computarizadas) sin errores y por la misma anatomía del pulmón, este problema ha sido atacado ampliamente mediante el procesamiento de imágenes médicas usando métodos de morfologías matemáticas y de crecimiento de regiones entre otros, pero aún no hay un método definitivo. En el presente trabajo se realizó una clasificación del árbol bronquial mediante un proceso de tres etapas, tomando como punto de partida una imagen binaria de los árboles bronquiales.Primero, se realizó un estudio e identificación de los puntos internos y externos de los árboles. Posteriormente se creó y utilizó un algoritmo de aprendizaje de máquina no supervisado, que tiene como base el algoritmo de Dijkstra, y finalmente se realizó un método de clasificación utilizando Jenks Natural Breaks para clasificar aquellas rutas más transitadas dentro de los árboles bronquiales. ; Reconstructing, segmenting, and classifying the bronchial tree has been of great importance in health and engineering areas, with accurate analysis areas affected by various diseases such as lung cancer or Covid-19 could be identified to treat them afterward, helping both, automated detection systems as doctors and health personnel in the field. Given the difficulty of obtaining a complete image (usually CT scans) without errors and because of the lung anatomy itself, this problem has been widely attacked by processing medical images using methods of mathematical morphologies and growth of regions among others, but still, there is no definitive method. In the present work, a classification of the bronchial tree was carried out ...
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