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dc.contributor.authorRivero Castro, Arelys
dc.contributor.authorGonzález Diez, Hector Raúl
dc.date.accessioned2016-09-21T15:07:06Z-
dc.date.available2016-09-21T15:07:06Z-
dc.date.issued2015-01-17
dc.identifier.urihttps://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/8550-
dc.descriptionTesis presentada en opción al título de Máster en Informática Aplicada.es_ES
dc.description.abstractEn esta investigación se exponen los resultados obtenidos al desarrollar un algoritmo, utilizando métodos de segmentación de imágenes, para la identificación de nódulos pulmonares solitarios, que aumenta el acierto en la identificación de dichas estructuras. Se utilizó durante la fase de segemntación la combinación de los filtros Máxima Densidad Local e Iris, que se enfocan en las características morfológico-radiográficas de los nódulos pulmonares solitarios. Los resultados arrojados por el algoritmo desarrollado, fueron contrastados con las anotaciones realizadas en imágenes publicadas en The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI) y se obtuvo un 79% de acierto en la detección de nódulos pulmonares solitarios, con un promedio de 5,02 falsos positivos por imagen, para estructuras de 3-30 mm de diámetro.es_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad de las Ciencias Informáticas. Dirección de Formación Postgraduada.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectALGORITMOS DE IDENTIFICACIÓNes_ES
dc.subjectNÓDULOS PULMONARES SOLITARIOSes_ES
dc.subjectPROCESAMIENTO DE IMÁGENES MÉDICASes_ES
dc.subjectSEGMENTACIÓN DE IMÁGENESes_ES
dc.subjectTOMOGRAFÍA DE TORAXes_ES
dc.subjectINFORMÁTICA APLICADAes_ES
dc.titleAlgoritmo basado en técnicas de segmentación de imágenes de tomografía de tórax para aumentar el acierto en la identificación de nódulos pulmonares solitarioses_ES
dc.typeThesismes_ES
dc.typemasterThesis
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría

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