DETERMINACIÓN DE ZONAS DE INTERÉS CON EL EMPLEO DE TEXTURAS
Fuente:
Redalyc
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba
2010
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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| _version_ | 1876437807108456448 |
|---|---|
| author | Miriela Milagros Escobedo Nicot |
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| contents | DETERMINACIÓN DE ZONAS DE INTERÉS CON EL EMPLEO DE TEXTURAS Miriela Milagros Escobedo Nicot Silena Herold García Frank Calzadilla Álvarez Estudios Ambientales texturas segmentación Imágenes médicas Este trabajo realiza un estudio de la aplicación de métodos basados en el análisis de texturas en imágenes médicas. Se pretende obtener texturas características de zonas de interés, empleadas posteriormente para realizar la segmentación de nuevas imágenes y lograr las zonas que se corresponden con las texturas halladas. Para la extracción de características se utilizaron matrices de coocurrencia y modelos de Gabor, pertenecientes a los enfoques estadístico y espectral del análisis de texturas, respectivamente; y un tercer método que combina los dos anteriores. Para la clasificación se usaron los algoritmos Single Pass y K-Means, con dos estrategias de clasificación que emplean centroides y clústeres. Se implementó un prototipo de software para la aplicación de los métodos en imágenes de tomografías de cráneo y se realizó una validación estadística del desempeño de los algoritmos, se obtuvieron resultados satisfactorios en uno de los casos. 2010 artículo científico 1027-2887 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181317867002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1813 Ciencia en su PC application/pdf Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba Ciencia en su PC (Cuba) Num.1 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_181317867002 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba |
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| topic | Estudios Ambientales texturas segmentación Imágenes médicas |
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