Detección de Regiones de Interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou
Fuente:
Redalyc
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad de las Ciencias Informáticas
2017
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| _version_ | 1876484543139020800 |
|---|---|
| author | Reinier Rodríguez Guillén |
| author_facet | Reinier Rodríguez Guillén |
| contents | Detección de Regiones de Interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou Reinier Rodríguez Guillén Yainet García García Maykel Orozco Monteagudo Alberto Taboada Crispi Computación clasificación regiones de interés Prueba de Papanicolaou detección de anomalías mapas de clasificación La detección de anomalías en imágenes médicas es usada en la clasificación y detección de anormalidades. El objetivo de un detector de anomalías es la identificación de las diferencias en una serie de datos, sin tener ninguna información previa de sus propiedades. El objetivo de este trabajo es la construcción de un detector de anomalías para imágenes de la prueba de Papanicolaou, para lo que se diseñó e implementó un algoritmo que determinó regiones de interés. Este algoritmo se probó con 40 imágenes, 20 que sólo contenían células normales y 20 con células anómalas. El 100% de las imágenes con células anómalas presentó regiones de interés. De las 20 imágenes con sólo células normales, sólo 9 contuvieron regiones de interés. Por otro lado, el método propuesto incluyó en las regiones de interés al 92.43% de las células anómala. 2017 artículo científico 1994-1536 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378349711013 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3783 Revista Cubana de Ciencias Informáticas application/pdf Universidad de las Ciencias Informáticas Revista Cubana de Ciencias Informáticas (Cuba) Num.1 Vol.11 |
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