El uso de los espacios de color en aplicaciones a la clasificación de imágenes de microscopía
| dc.contributor.advisor | Lorenzo Ginori, Juan Valentín | |
| dc.contributor.author | Izquierdo Torres, Yanela | |
| dc.coverage.spatial | Santa Clara | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-10-23T17:47:23Z | |
| dc.date.available | 2018-10-23T17:47:23Z | |
| dc.date.issued | 2018-06-13 | |
| dc.description.abstract | El desarrollo de medicamentos antimaláricos es actualmente un tema abierto a la investigación debido a la gran prevalencia de esta grave enfermedad, la malaria o paludismo, a escala global. Para el desarrollo de los mismos se requiere la realización de diferentes pruebas de laboratorio que incluyen el análisis de frotis de sangre contaminada con esta enfermedad. El procesamiento digital de imágenes ha sido aplicado en el análisis de imágenes de microscopía en estudios sobre la malaria con el objetivo de hacer más eficiente y automatizado el mencionado análisis. En este caso se trata de detectar en los eritrocitos la presencia del parásito plasmodium, responsable de esta enfermedad. Para clasificar los eritrocitos en sanos y enfermos se emplean técnicas de clasificación supervisada en las cuales resulta de una importancia relevante el uso de rasgos derivados del color en las imágenes. En este trabajo se persigue investigar la efectividad para la clasificación de eritrocitos infestados con malaria, de rasgos derivados de la información en diferentes espacios de color, así como crear en Matlab los programas necesarios para obtener los rasgos que se definan y probar la efectividad de estos con ayuda de la herramienta Weka. La contribución de este trabajo con respecto estudios anteriores realizados en nuestro centro, consiste en ampliar los espacios de color y los algoritmos de clasificación empleados, así como en haber incrementado significativamente la base de casos empleada en los experimentos. Los espacios de color utilizados fueron RGB, HSI, y L*a*b y los clasificadores utilizados en la interfaz Weka fueron SVM, KNN, LDA, Random forest, J48 y Naive Bayes. | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/10028 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Electrónica y Telecomunicaciones | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Procesamiento | en_US |
| dc.subject | Clasificación | en_US |
| dc.subject | Extracción de Rasgos | en_US |
| dc.subject | Plasmodium | en_US |
| dc.subject | Imágenes de Microscopía | en_US |
| dc.title | El uso de los espacios de color en aplicaciones a la clasificación de imágenes de microscopía | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | bachelor | en_US |