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PRACTICA PROCESAMIENTO DE SEÑAL


Enviado por   •  29 de Agosto de 2018  •  Tareas  •  290 Palabras (2 Páginas)  •  70 Visitas

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PRACTICA PROCESAMIENTO DE SEÑAL

Pedro Lewis Ferreira

lewisferreira.91@gmail.com

Edinson De Las Salas

delas.salas.edy@gmail.com

Sergio Andrés Jácome

sergioandresjacome28@gmail.com

  Ingeniería Electrónica,
Facultad de Ingeniería
Universidad del Magdalena

Tesis Doctoral: Desarrollo De Sistemas Inteligentes Para Clasificación Y Diagnostico En Medicina 

El trabajo se centra en el desarrollo de esquemas de diagnósticos que tengan la propiedad de brindar unas herramientas para un procesamiento automático y flexible explorando distintas alternativas capaces de utilizar eficientemente la información de un grupo de casos “etiquetados” para el diagnóstico de otros casos nuevo así se pueda utilizar los estudio de las imágenes y los procesamientos como herramientas de diagnósticos que brinden información en patologías relacionadas con el cáncer de mama y la piel.

Metodologías

El documento se menciona dos metodologías para la selección de las características más importantes para la clasificación y procesamiento de imágenes una de las metodologías es llamada: Exploración secuencial consiste en la utilización de técnicas KNN y K vecinos más cercanos un método de clasificación no paramétrico que estima los valores de la función de densidad de probabilidad y la metodología llamada: Exploración “multi-camino” que utiliza algoritmos genéticos para elegir las características más relevantes.

Diseño experimental

Se basa en el tratamiento de  las imágenes en una serie de algoritmos para la detección de bordes y filtrado de la información, luego se hace uso modelos matemáticos denominados mascaras llamadas: Sobel, Prewitt, Canny y Laplaciano. Se debe obtener un gradiente dentro de los bordes de las imágenes resultado de ecuaciones diferenciales en los pixeles que realiza un suavizado en caso de que sea necesario.

Resultados obtenidos

Realizado toda la metodología obtenemos una imagen procesada y segmentada con la que podemos enumerar un resumen de parámetros en los que podemos ubicar la muestra de ser el caso en alguna patología y clasificar sus propiedades.

Tesis Doctoral: https://hera.ugr.es/tesisugr/16136196.pdf

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