Identificador persistente para citar o vincular este elemento:
http://hdl.handle.net/10553/76334
Campo DC | Valor | idioma |
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dc.contributor.advisor | Marrero Callicó, Gustavo Iván | es |
dc.contributor.advisor | Fabelo Gomez, Himar | es |
dc.contributor.author | Pérez Zuñiga, Alfredo | es |
dc.date.accessioned | 2020-12-04T10:15:47Z | - |
dc.date.available | 2020-12-04T10:15:47Z | - |
dc.date.issued | 2016 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10553/76334 | - |
dc.description.abstract | Uno de los principales problemas con los que se enfrentan los neurocirujanos a la hora de eliminar de forma precisa los tumores cerebrales es su identificación a simple vista con un elevado grado de certeza. Dada su naturaleza altamente infiltrante, los tumores cerebrales son en muchas ocasiones indistinguibles del tejido sano, por lo que se hacen necesarias herramientas que ayuden al neurocirujano en esta labor. Concurren además dos circunstancias delicadas y contrapuestas en este tipo de operaciones: por un lado, es necesario eliminar todo el tejido tumoral presente junto con un cierto margen de seguridad que impida que el tumor se vuelva a desarrollar en un futuro. Mientras mayor sea el margen de seguridad, menor será la probabilidad de que el cáncer se vuelva a reproducir en el futuro. Por otro lado, puesto que el tejido cerebral está altamente especializado, mientras más tejido se elimina, mayor será la cantidad de funciones dañadas, que pueden ir desde funciones motoras a sensoriales o cognitivas. Es necesario por lo tanto eliminar todo el tejido tumoral, preservando al mismo tiempo la mayor cantidad posible de tejido sano, pero asegurando que no queda ningún rastro de cáncer en el tejido que no se elimina. El presente Trabajo Fin de Título, enmarcado dentro del proyecto europeo HELICoiD, pretende desarrollar una herramienta software que permita la adquisición de imágenes hiperespectrales de la superficie cerebral durante una operación neuroquirúrgica de una forma rápida y eficaz. Esta herramienta, junto con los algoritmos desarrollados e implementados dentro del proyecto HELICoiD, tiene como objetivo dar al neurocirujano una herramienta de información que le ayude en la toma de decisiones durante la delicada tarea de la resección de un tumor cerebral, delimitando los bordes del mismo con respecto al tejido cerebral sano de una forma precisa. Asimismo, además de proporcionarle información precisa y veraz, se pretende hacer este procedimiento en tiempo-real de operación. | en_US |
dc.language | spa | en_US |
dc.subject | 3325 Tecnología de las telecomunicaciones | en_US |
dc.subject | 3314 Tecnología médica | en_US |
dc.title | Interfaz Gráfica de Usuario y Software de Captura para Sistema de Adquisición de Datos Hiperespectrales | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
dc.type | BachelorThesis | en_US |
dc.contributor.departamento | Departamento de Ingeniería Electrónica Y Automática | es |
dc.contributor.facultad | Escuela de Ingeniería de Telecomunicación y Electrónica | en_US |
dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
dc.type2 | Trabajo final de grado | en_US |
dc.identifier.matricula | TFT-38396 | es |
dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
dc.contributor.buulpgc | BU-TEL | es |
dc.contributor.titulacion | Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación | es |
item.grantfulltext | restricted | - |
item.fulltext | Con texto completo | - |
crisitem.advisor.dept | GIR IUMA: Diseño de Sistemas Electrónicos Integrados para el procesamiento de datos | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Microelectrónica Aplicada | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Ingeniería Electrónica y Automática | - |
crisitem.advisor.dept | GIR IUMA: Diseño de Sistemas Electrónicos Integrados para el procesamiento de datos | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Microelectrónica Aplicada | - |
Colección: | Trabajo final de grado Restringido ULPGC |
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