2024-03-29T15:17:14Zhttp://buleria.unileon.es/oai/requestoai:buleria.unileon.es:10612/61542023-06-01T10:11:07Zcom_10612_17col_10612_476
Alegre Gutiérrez, Enrique
Trujillo Uribe, María
Ingenieria de Sistemas y Automatica
Mazo Vargas, Claudia Ximena
2017-05-23
183 p.
El principal objetivo de este trabajo es proponer y evaluar un método para la clasificación automática de los tejidos fundamentales y modelar el conocimiento histológico y de expertos para el sistema cardiovascular humano.
Esta tesis presenta la clasificación automática de las imágenes histológicas y el modelado del conocimiento histológico a través de cuatro propuestas diferentes:
* Reconocimiento de tejidos fundamentales-epitelial, conectivo y músculo-utilizando técnicas de procesamiento de imágenes.
* Clasificación de los tejidos cardiovasculares - epitelial, conectivo y músculo - y órganos - el corazón, la arteria muscular, la arteria elástica y la vena grande - utilizando descriptores basados en el patrón binario local (LBP) y una máquina vectorial de apoyo en cascada (SVM).
* Construir una ontología histológica.
* Mejorar la clasificación automática utilizando la ontología del sistema cardiovascular humano.
La implantación de este sistema mejora la información almacenada a disposición de profesionales y alumnos. Esto se traduce en profesionales mejor formados sin grandes inversiones sociales o económicas
http://hdl.handle.net/10612/6154
spa
Automatic classification of histological images and histological knowledge modelling of the human cardivascular system = Clasificación automática de imágenes histológicas y modelado del conocimiento histológico del sistema cardiovascular humano
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
TEXT
BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
Hispana