Centro de Investigaciones de la Informática (CII)
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Examinando Centro de Investigaciones de la Informática (CII) por Autor "Garcia Garcia, Yainet"
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Ítem Acceso Abierto Detección de Regiones de Interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou(2017-01-05) Rodriguez-Guillen, Reinier; Garcia Garcia, Yainet; Orozco Monteagudo, Maykel; Taboada-Crispi, Alberto; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Telecomunicaciones y ElectronicaLa 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 anómalas.Ítem Acceso Abierto Fast Optic Disc Localization Using Viola-Jones Algorithm(2019-10-02) Garcia Garcia, Yainet; Rodriguez-Guillen, Reinier; Garcia, Y; Taboada-Crispi, Alberto; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Telecomunicaciones y ElectronicaThis paper proposes the implementation of the Viola-Jones algorithm for the Optic Disc (OD) localization in eye fundus images. A robust classifier for the detection of the region of interest (ROI), which contains the OD through the Viola-Jones algorithm was trained, and the center of the ROI for the OD localization was found. A 8776-image dataset for training (7300) and testing (1476) the detector was conformed with images from public databases: DRIVE, DRIONS, ROC, HRF, MESSIDOR, DIARETB0 and DIARETB1. A success rate of 99.6% was obtained for the OD localization in an average time of 474 ms. The Viola-Jones algorithm results a fast, accurate and low-computational cost algorithm for the OD localization and it is applicable in the detection and localization of other structures as the macula and fovea. The results are comparable with those of the state-of-the-art algorithms and, in addition, they could be improved in future works and may be applied in eye computer-aided diagnosis or periodic evaluations of the eyes in real-time mobile applications.Ítem Acceso Abierto Mapeo de imágenes digitales de fondo de ojo atendiendo a rasgos de textura(2017-01-05) Garcia Garcia, Yainet; Rodriguez-Guillen, Reinier; Taboada-Crispi, Alberto; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Telecomunicaciones y ElectronicaEl presente trabajo tiene el interés de contribuir en el análisis automático de imágenes digitales de fondo de ojo. El estudio se realiza con el objetivo de definir una selección óptima de rasgos de textura que facilite la localización del disco óptico y la segmentación de los vasos sanguíneos. Se emplea el software MaZda que permite el mapeo de casi 300 rasgos de textura combinando 6 descriptores estadísticos: histograma, gradiente, matriz Run-Length, matriz de coocurrencia, modelo autorregresivo y transformada de Wavelet. Se efectúa el mapeo de 150 imágenes pertenecientes a las Bases de Datos DRIVE y DIARETDB0. Los resultados alcanzados resultan alentadores pues podrían permitir una segmentación de los vasos sanguíneos de un 100% de éxito y un 99.3 % de éxito para la localización del disco óptico. Por lo que se obtiene una selección de rasgos eficiente para el desarrollo o mejoramiento de algoritmos con un preprocesamiento mínimo.