Revisión de métodos de aprendizaje automático para detectar al parásito de la enfermedad de Chagas
Fuente:
Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Autónoma de Aguascalientes
2020
|
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| _version_ | 1876430727404322816 |
|---|---|
| author | Allan Ojeda-Pat |
| author_facet | Allan Ojeda-Pat |
| contents | Revisión de métodos de aprendizaje automático para detectar al parásito de la enfermedad de Chagas Allan Ojeda-Pat Anabel Martin-González Victor Uc-Cetina Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) detección segmentación Trypanosoma cruzi Enfermedad de Chagas aprendizaje profundo La enfermedad de Chagas, causada por el parásito Trypanosoma cruzi, afecta a una gran cantidad de personas en Latinoamérica. Un análisis de sangre resulta el método preferido para generar un diagnóstico de la enfermedad; sin embargo, es un proceso tardado, ya que requiere de mucho esfuerzo de expertos para analizar grandes cantidades de muestras en búsqueda de parásitos. La implementación de sistemas automáticos que faciliten la detección del parásito en imágenes de muestras de sangre capturadas por microscopio es de gran utilidad. Por tanto, en este artículo de revisión se detallan los diferentes trabajos científicos que utilizan técnicas de aprendizaje automático para detectar y segmentar al parásito Trypanosoma cruzi en imágenes digitales. 2020 artículo científico 1665-4412 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=67464474010 https://www.redalyc.org/journal/674/67464474010/ https://www.redalyc.org/journal/674/67464474010/html/ https://www.redalyc.org/journal/674/67464474010/67464474010.epub https://www.redalyc.org/journal/674/67464474010/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=674 Investigación y Ciencia application/pdf Universidad Autónoma de Aguascalientes Investigación y Ciencia (México) Num.80 Vol.28 |
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| publishDate | 2020 |
| publisher | Universidad Autónoma de Aguascalientes |
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