El acceso remoto a información histopatológica provee una amplia gama de posibilidades para el desarrollo de actividades educativas en patología o histología, la evaluación de muestras histológicas por varios especialistas (patólogos) y la comunicación entre ellos.
Para proporcionar una funcionalidad similar a la que el patólogo esta habituado en dispositivos de microscopía convencional, es necesaria la utilización de imágenes de gran tamaño (mega-imágenes) que reproducen fielmente las características de las muestras histopatológicas. La visualización de estas imágenes se lleva a cabo mediante la navegación del patólogo a través de ellas. Esta operación demanda un uso elevado de recursos computacionales, p información histopatológica provee una amplia gama de posibilidades para el desarrollo de actividades educativas en patología o histología, la evaluación de muestras histológicas por varios especialistas (patólogos) y la comunicación entre ellos.
Para proporcionar una funcionalidad similar a la que el patólogo esta habituado en dispositivos de microscopía convencional, es necesaria la utilización de imágenes de gran tamaño (mega-imágenes) que reproducen fielmente las características de las muestras histopatológicas. La visualización de estas imágenes se lleva a cabo mediante la navegación del patólogo a través de ellas. Esta operación demanda un uso elevado de recursos computacionales, pudiendo llegar a incidir sobre el desempeño del sistema computacional y de la tarea realizada por el patólogo.
En este trabajo se pretende implementar un método para la predicción de trayectorias de navegación en imágenes histopatológicas. Este enfoque, busca optimizar el uso de recursos computacionales mediante la anticipación en la carga de regiones de la mega-imagen susceptibles de ser visitadas por los patólogos en la tarea de navegación.udiendo llegar a incidir sobre el desempeño del sistema computacional y de la tarea realizada por el patólogo.
En este trabajo se pretende implementar un método para la predicción de trayectorias de navegación en imágenes histopatológicas. Este enfoque, busca
optimizar el uso de recursos computacionales mediante la anticipación en la carga de regiones de la mega-imagen susceptibles de ser visitadas por los patólogos en la tarea de navegación. |