Tesis de Maestría - Señales y Sistemas
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En esta colección están depositadas las tesis defendidas dentro del programa de la Maestría en Señales y Sistemas de la Facultad de Ingeniería Eléctrica en la UCLV.
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Ítem Acceso Abierto Algoritmos y programas de procesamiento digital de imágenes para el diagnóstico de la malaria en análisis de laboratorio(Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Información, 2016-06-21) Chinea Valdés, Lyanett; Lorenzo Ginori, Juan ValentínEl desarrollo de medicamentos antimaláricos requiere de la realización de experimentos de laboratorio que incluyen el análisis de frotis de sangre de roedores contaminados con Plasmodium Berghei. Esta es una tarea lenta y tediosa cuyos resultados pueden estar afectados por el cansancio y la subjetividad de los analistas humanos, lo que puede dar lugar a errores. La necesidad de hacer más eficiente este proceso de análisis sirve de motivación para la creación de un sistema de procesamiento digital de imágenes, destinado a la automatización del mencionado análisis. En el presente trabajo se desarrollaron algoritmos para la segmentación de imágenes de frotis de sangre contaminada con Plasmodium empleando el algoritmo de Otsu adaptativo por regiones para la segmentación gruesa, la transformada watershed sobre la transformada de distancia con imposición de mínimos para la división de agregados celulares y un método para la segmentación de leucocitos basado en operaciones morfológicas. Se creó una base de imágenes de células independientes. Se evaluaron los métodos de detección y segmentación de agregados, así como el método propuesto para la eliminación de los leucocitos y se realizó la normalización del color en las imágenes de células independientes para posteriormente efectuar la extracción y selección de rasgos de color; implementando un nuevo rasgo de color, denominado fracción de píxeles. Los rasgos extraídos se utilizaron con los clasificadores: máquinas de vectores soporte, Kvecinos más cercanos y análisis discriminante lineal, a los que se les realizó la evaluación del desempeño. Se desarrolló una interfaz gráfica en Matlab para facilitar el trabajo de los especialistas.Ítem Acceso Abierto Clasificación automática de neuronas reconstruidas a partir de sus rasgos morfológicos(Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Información, 2016-06-21) Delgado Castillo, Duniel; Orozco Morales, Rubén; Hernández Pérez, LeonardoLa caracterización morfológica precisa de las múltiples clases de neuronas podría facilitar el esclarecimiento de las funciones cerebrales y los cambios funcionales que subyacen en diferentes enfermedades neurológicas. El análisis morfológico manual es muy lento y muchas veces adolece de exactitud debido a que algunas características de las células no se cuantifican fácilmente. Varias son las herramientas informáticas que se han creado para automatizar la cuantificación y comparación de los rasgos de las estructuras neuronales mediante el uso de potentes técnicas de aprendizaje automatizado. El presente trabajo se enfoca en comparar los resultados en la clasificación automática de neuronas usando los rasgos morfológicos obtenidos con el software comercial Neurolucida y usando los rasgos extraídos con herramientas libres como el L_measure, Farsight y el TreesToolbox. Para ello se trabajó con un conjunto de reconstrucciones digitales de neuronas las cuales están divididas en dos clases, las neuronas piramidales y las interneuronas. Para evaluar los conjuntos de rasgos se utilizaron cinco algoritmos de clasificación diferentes combinados con varias técnicas de selección de atributos. También se hicieron pruebas para determinar los mejores clasificadores y para comparar los resultados dividiendo la neurona en sus dos secciones principales: axones y dendritas. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios ya que con la incorporación de los rasgos extraídos con las herramientas libres se logró mejorar la eficacia en la clasificación, además también se demostró la superioridad de los rasgos extraídos de las dendritas sobre los obtenidos de los axones.Ítem Acceso Abierto Aplicaciones para la segmentación de imágenes realizadas en el Centro de Investigación de Métodos Computacionales y Numéricos en la Ingeniería de la UCLV en el período 2011-2013(Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Información, 2014-06-21) Rodríguez Cancio, Marcelino; Taboada Crispi, Alberto; Díaz de La Paz, LisandraEl procesamiento de imágenes provee un medio computacional de realizar tareas que antes debían ser realizadas por un operador humano, muchas veces de forma lenta y trabajosa. Un problema recurrente dentro de este campo es delinear regiones de interés para un objetivo dado. Dicho proceso es conocido como "segmentación" y juega un papel preponderante en innumerables campos como la biomédica, geología, ciencia de los materiales, psicología, seguridad vial, entre otras. El presente trabajo tiene como finalidad desarrollar aplicaciones de software para la segmentación de imágenes de resonancia magnética, resonancia magnética de contraste de fase y microscopía metalográfica en diferentes estructuras, haciendo énfasis en la implementación de algoritmos semiautomáticos y herramientas computacionales con interfaz gráfica que permita al usuario evaluar (y corregir si es preciso) la segmentación de la tumores cerebrales, médula, porciento de ferrita en aceros al carbono y la aorta. En cada aplicación se evaluó el algoritmo mediante el uso de métricas propuestas en la literatura, constatándose que los resultados eran similares o mejores en algunos casos que los ya presentados.