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dc.contributor.advisorJiménez Octavio, Jesús Ramónes-ES
dc.contributor.advisorLópez Valdés, Francisco Josées-ES
dc.contributor.authorLeón Ortiz, Carlos dees-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2019-03-04T12:42:12Z
dc.date.available2019-03-04T12:42:12Z
dc.date.issued2019es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/35651es_ES
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industriales_ES
dc.description.abstractEn 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.es-ES
dc.description.abstractIn 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.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherMII-M (H62-mecanica)es_ES
dc.titleObtención de modelo antropométrico parametrizado de pelvises_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordspelvis, modelo paramétrico, regresión lineal múltiple, segmentación de imágeneses-ES
dc.keywordspelvis, parametric model, multiple linear regression, image segmentationen-GB


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