Buscar


Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Saul Tovar Arriaga es_ES
dc.creator Maria Fernanda Cisneros Guzman es_ES
dc.date 2019-12-13
dc.date.accessioned 2020-01-13T20:57:18Z
dc.date.available 2020-01-13T20:57:18Z
dc.date.issued 2019-12-13
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1838
dc.description La retinopatía diabética (RD) es un padecimiento ocular muy común en pacientes diabéticos que se desarrolla cuando se tienen niveles de azúcar altos en sangre, lo que provoca daño en los vasos sanguíneos de la retina. El diagnóstico de RD se basa en detectar diferentes características que se presentan en la parte posterior del ojo, entre los que se encuentra micro-aneurismas, grosor de las venas, hemorragias y exudados. En este trabajo de tesis se propone la detección de exudados y segmentación de vasos sanguíneos, mediante el procesamiento digital de imágenes de la retina para ayudar en la detección de retinopatía. El objetivo principal es clasificar automáticamente las imágenes en dos categorías, las que presentan exudados y las que no, para de esta forma coadyuvar a la elaboración un informe de retinopatía diabética proliferativa. En una etapa inicial, las características deseadas se realizan vía segmentación para posteriormente ser insertadas en un clasificador basado en máquina de soporte de vectores (SVM) para determinar la existencia de exudados. Esta propuesta se probó en una base de datos de 130 imágenes. Como resultado se obtuvo una sensibilidad del 87.3% y una especificidad del 84.6%. A pesar de que el desarrollo de la propuesta está enfocado para ayudar en la detección de retinopatía diabética, se ha encontrado que también puede ser utilizado para el diagnóstico y progresión del edema macular. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Retinopatía diabética es_ES
dc.subject Máquina Soporte de Vectores es_ES
dc.subject Diagnóstico Automatizado es_ES
dc.subject Procesamiento de Imágenes es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Aprendizaje máquina en la determinación de factores para el diagnóstico de retinopatía diabética y otras enfermedades oculares. es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid CURP es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador CIGF931214MQTSZR04 es_ES
dc.contributor.identificador TOAS790720HQTVRL08 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


Ficheros en el ítem

Thumbnail
Nombre: RI004902.pdf
Tamaño: 4.739Mb
Formato: PDF
Ver/

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem