IDENTIFICACION DEL CILINDRO NUDOSO EN IMÁGENES TC DE TROZAS PODADAS DE PINUS RADIATA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Fuente: Redalyc
Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gerson Rojas-Espinoza
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad del Bío Bío 2010
Materias:
Acceso en línea:
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
_version_ 1876431542065037312
author Gerson Rojas-Espinoza
author_facet Gerson Rojas-Espinoza
contents IDENTIFICACION DEL CILINDRO NUDOSO EN IMÁGENES TC DE TROZAS PODADAS DE PINUS RADIATA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES Gerson Rojas-Espinoza Oscar Ortíz-Iribarren Agrociencias pino radiata Cilindro nudoso matriz de confusión tomografía computarizada redes neuronales artificiales La factibilidad de identificar el cilindro nudoso en imágenes de tomografía computarizada de rayos X (TC) de trozas podadas de pino radiata (Pinus radiata D. Don), fue evaluada utilizando un método de clasificación supervisada basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA). El proceso de clasificación consideró también la identificación de la zona libre de defectos y nudos. Treinta trozas podadas de pino radiata fueron escaneadas en un escáner médico multi-slice de rayos X, donde las imágenes TC resultantes fueron obtenidas cada 5 mm. Un total de 270 imágenes TC fueron clasificadas utilizando la técnica Redes Neuronal Artificial y los mapas temáticos resultantes, fueron filtrados con un filtro de mediana de 7 x 7. La precisión del proceso de clasificación de las imágenes TC fue obtenida a partir de una matriz de confusión y el estadístico Kappa. Los resultados indicaron que el cilindro nudoso puede ser identificado y separado con una precisión de 92.7%, mientras que para la precisión global se obtuvo un valor de 85.0%. Tras filtrar los mapas temáticos, los valores de precisión aumentaron a 96.3% y 92.3% para el cilindro nudoso y la precisión global, respectivamente. Los valores Kappa fueron de 0.607 y 0.764 para los mapas temáticos y mapas temáticos filtrados, respectivamente. Estos valores indicaron que existe un fuerte grado de conformidad entre los datos de referencia y el proceso de clasificación. Los resultados sugieren que es factible aplicar RNA como procedimiento de clasificación para identificar el cilindro nudoso en imágenes TC de trozas podadas de pino radiata. 2010 artículo científico 0717-3644 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48515429007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=485 Maderas. Ciencia y Tecnología application/pdf Universidad del Bío Bío Maderas. Ciencia y Tecnología (Chile) Num.3 Vol.12
format Artículo científico
id redalyc_48515429007
institution Redalyc
language es
publishDate 2010
publisher Universidad del Bío Bío
spellingShingle IDENTIFICACION DEL CILINDRO NUDOSO EN IMÁGENES TC DE TROZAS PODADAS DE PINUS RADIATA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Gerson Rojas-Espinoza
Agrociencias
pino radiata
Cilindro nudoso
matriz de confusión
tomografía computarizada
redes neuronales artificiales
IDENTIFICACION DEL CILINDRO NUDOSO EN IMÁGENES TC DE TROZAS PODADAS DE PINUS RADIATA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES Gerson Rojas-Espinoza Oscar Ortíz-Iribarren Agrociencias pino radiata Cilindro nudoso matriz de confusión tomografía computarizada redes neuronales artificiales La factibilidad de identificar el cilindro nudoso en imágenes de tomografía computarizada de rayos X (TC) de trozas podadas de pino radiata (Pinus radiata D. Don), fue evaluada utilizando un método de clasificación supervisada basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA). El proceso de clasificación consideró también la identificación de la zona libre de defectos y nudos. Treinta trozas podadas de pino radiata fueron escaneadas en un escáner médico multi-slice de rayos X, donde las imágenes TC resultantes fueron obtenidas cada 5 mm. Un total de 270 imágenes TC fueron clasificadas utilizando la técnica Redes Neuronal Artificial y los mapas temáticos resultantes, fueron filtrados con un filtro de mediana de 7 x 7. La precisión del proceso de clasificación de las imágenes TC fue obtenida a partir de una matriz de confusión y el estadístico Kappa. Los resultados indicaron que el cilindro nudoso puede ser identificado y separado con una precisión de 92.7%, mientras que para la precisión global se obtuvo un valor de 85.0%. Tras filtrar los mapas temáticos, los valores de precisión aumentaron a 96.3% y 92.3% para el cilindro nudoso y la precisión global, respectivamente. Los valores Kappa fueron de 0.607 y 0.764 para los mapas temáticos y mapas temáticos filtrados, respectivamente. Estos valores indicaron que existe un fuerte grado de conformidad entre los datos de referencia y el proceso de clasificación. Los resultados sugieren que es factible aplicar RNA como procedimiento de clasificación para identificar el cilindro nudoso en imágenes TC de trozas podadas de pino radiata. 2010 artículo científico 0717-3644 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48515429007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=485 Maderas. Ciencia y Tecnología application/pdf Universidad del Bío Bío Maderas. Ciencia y Tecnología (Chile) Num.3 Vol.12
title IDENTIFICACION DEL CILINDRO NUDOSO EN IMÁGENES TC DE TROZAS PODADAS DE PINUS RADIATA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES
topic Agrociencias
pino radiata
Cilindro nudoso
matriz de confusión
tomografía computarizada
redes neuronales artificiales
url https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48515429007