Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9440
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
dc.contributor | Saúl Tovar Arriaga | es_ES |
dc.creator | Mónica Zamarrón Pérez | es_ES |
dc.date | 2022-11-07 | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-09T16:24:43Z | - |
dc.date.available | 2023-10-09T16:24:43Z | - |
dc.date.issued | 2022-11-07 | - |
dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9440 | - |
dc.description | La hipertensión es una enfermedad de alta incidencia y prevalencia caracterizada por su papel central en el daño vascular retiniano, conocido como retinopatía hipertensiva. Los cambios vasculares de la retina que se observan en las imágenes de fondo de ojo pueden emplearse como biomarcadores para medir las constricciones generalizadas de los vasos a través de la Relación Arteriola-Venula (AVR). Los avances en la Inteligencia Artificial y la fácil adquisición de imágenes médicas han permitido el desarrollo de sistemas innovadores de apoyo para el diagnóstico automático de enfermedades oculares. | es_ES |
dc.format | Adobe PDF | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Ingeniería | es_ES |
dc.relation.requires | Si | es_ES |
dc.rights | Acceso Abierto | es_ES |
dc.subject | Ingeniería y Tecnología | es_ES |
dc.subject | Ciencias Tecnológicas | es_ES |
dc.subject | Ciencia de los Ordenadores | es_ES |
dc.title | Early Hypertensive Retinopathy detection by leveraging salient regions using deep learning | es_ES |
dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
dc.creator.tid | curp | es_ES |
dc.creator.identificador | ZAPM920928MASMRN02 | es_ES |
dc.contributor.role | Director | es_ES |
dc.degree.name | Maestría en Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
dc.degree.level | Maestría | es_ES |
Aparece en: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
IGMAC-300598.pdf | 3.4 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.