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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7741| Título: | Reconocimiento Automático de Alteraciones en el Iris; caso de Estudio: Cáncer Abdominal |
| Autor: | Pineda Tapia, Rodrigo%622478 |
| Data: | 2016-08-04 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descrição: | El Presente trabajo de investigación aborda el problema de la detección tardía del cáncer abdominal en seres humanos, y que debido a la falta de revisiones medicas constantes, el diagnostico de esta enfermedad se da en etapas ya avanzada. Dentro del trabajo se propone utilizar un desarrollo computacional para definir, implementar, evaluar y validar un mecanismo de diagnostico llevando a cabo el análisis de imágenes utilizando algoritmos de detección de patrones propios de la inteligencia artificial. Lo anterior se da desarrollando un algoritmo de reconocimiento de alteraciones de imágenes irídicas en busca de correlación existente entre el padecimiento de cáncer abdominal con respecto a las alteraciones encontradas dentro del iris de los usuarios. Para ello se propone un algoritmo basado en la unión y mejora de algoritmos tales como: a) Filtrados de imágenes: Laplace; Sobel y Canny. b) Reconocimientos de patrones: Hough y Snake. c) Segmentación: Crop; División; Fusión; Segmentación por homogeneidad y Segmentación por cuadrantes. d) Modelos de color : HSV; HSL; RGB; Escala de grises; Infrarrojo y Negativos. e) Correlación de puntos SIFT; SURF y ASIFT. Los resultados obtenidos en esta investigación fueron satisfactorios debido a que los porcentajes de asertividad con respecto a la enfermedad fueron del 98% teniendo un error del 2% |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece nas colecções: | Tesis de Maestría en Computación |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Rodrigo_Pineda_Tapia_2016.pdf | Tesis | 7.53 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
| MC_Rodrigo_Pineda_Tapia_2016_c.pdf Restricted Access | Cesión de derechos | 235.09 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir Request a copy |
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