Localización y Segmentación de la Cabeza del Nervio Óptico en Imágenes de Fondo de Ojo mediante Representación Piramidal y Algoritmos Genéticos

Molina Casado, José María. (2011). Localización y Segmentación de la Cabeza del Nervio Óptico en Imágenes de Fondo de Ojo mediante Representación Piramidal y Algoritmos Genéticos Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Localización y Segmentación de la Cabeza del Nervio Óptico en Imágenes de Fondo de Ojo mediante Representación Piramidal y Algoritmos Genéticos
Autor(es) Molina Casado, José María
Resumen La localización y segmentación de la cabeza del nervio óptico (CNO), también llamada disco óptico o papila, es de crítica importancia en el análisis de imágenes de retina, ya que apoya y facilita el diagnóstico de enfermedades oculares. Este Trabajo de Fin de Máster se centra en la creación de dos métodos automáticos para la segmentación de la cabeza del nervio óptico en imágenes fotográficas de retina. Ambos métodos utilizan una fase previa que consiste en la localización de la CNO. Una vez localizada, se extrae una subventana, centrada aproximadamente en la papila, con el objetivo de obtener un tamaño de imagen de entrada más pequeño y reducir así el coste computacional del proceso. Básicamente, esta fase previa transforma la subventana de entrada en una representación multinivel mediante la aplicación de una Pirámide Gaussiana. Se facilita así la búsqueda, en niveles altos de la pirámide, de píxeles que tienen una alta probabilidad de pertenecer a la CNO, dada la propiedad que poseen los píxeles centrales de la CNO de ser píxeles muy brillantes. Tras la fase previa, cada método aplica dos fases, una fase de obtención de puntos de interés (PI’s) y otra fase de segmentación del contorno de la CNO mediante la utilización de Algoritmos Genéticos (AGs). Los PI’s son puntos de la imagen que tienen una alta probabilidad de pertenecer al contorno de la CNO.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
Director/Tutor Carmona Suárez, Enrique J.
Fecha 2011-06
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Jmmolina
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Jmmolina
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
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Creado: Mon, 05 Jul 2021, 18:42:03 CET