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dc.contributor.authorAguilar Dominguez, Kevin Salvador%856948-
dc.creatorAguilar Dominguez, Kevin Salvador%856948-
dc.date.accessioned2021-06-24T19:31:26Z-
dc.date.available2021-06-24T19:31:26Z-
dc.date.issued2019-06-28-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1421-
dc.descriptionLas imágenes digitales son ampliamente utilizadas en el área de medicina, pero éstas pueden ser degradadas por diversos factores. Las imágenes degradadas en su luminosidad generan un problema para su correcto análisis, ya que tienen un rango dinámico corto y bajo contraste. La necesidad de obtener imágenes de buena calidad y la tendencia del aumento de la resolución de las imágenes, exigen nuevas técnicas para resolver este problema en menor tiempo, por eso es necesario buscar paradigmas que puedan aprovechar el cómputo en paralelo como los son las Redes Neuronales Artificiales Pulso-Acopladas. En este documento se propone e implementan dos métodos basados en el Modelo de Intersección Cortical para mejorar la luminosidad en imágenes médicas del cerebro humano. La experimentación realizada muestra que los métodos propuestos son competitivos.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherimágenes RedesNeuronales InterseccionCorticales_MX
dc.titleMejoramiento de la luminosidad de imágenes digitales del cerebro humano mediante redes neuronales pulso acopladases_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMejia Lavalle, Manuel%55801-
dc.folio19-323es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
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