Este repositorio contiene un notebook escrito en Perl con el kernel IPerl, donde se explora el análisis de imágenes clínicas (radiografías) mediante la extracción de un perfil de intensidad horizontal usando PDL y PDL::OpenCV, junto con visualizaciones interactivas con Chart::Plotly.
Analizar imágenes médicas digitales, particularmente radiografías, extrayendo perfiles de intensidad que permiten:
- Identificar bordes o transiciones de densidad.
- Estudiar estructuras internas con fines didácticos o clínicos.
- Desarrollar herramientas cuantitativas simples para el análisis de imágenes.
Palabras clave: análisis de imágenes médicas, radiografía, perfil de intensidad, PDL, OpenCV en Perl.
perfil_Intensidad_Xchest_pdl_opencv.ipynb— Notebook principal con el análisis.Chest_Xray_PA_3-8-2010.png— Imagen utilizada para el análisis (puede reemplazarse).README.md— Este archivo.
Este notebook está hecho en Perl usando el kernel IPerl.
Puedes ejecutarlo localmente con los siguientes pasos:
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Instala Perl y
cpanm(si aún no lo tienes):curl -L https://cpanmin.us | perl - App::cpanminus -
Instala los módulos necesarios cpanm Devel::IPerl PDL PDL::OpenCV Chart::Plotly MIME::Base64
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Abre el notebook en Visual Studio Code • Instala la extensión Jupyter en VSCode. • Asegúrate de tener el kernel IPerl instalado. • Abre el archivo .ipynb y selecciona el kernel Perl.
También puedes usar jupyter notebook desde terminal si prefieres Jupyter clásico.