Clasificación de imágenes de microscopía celular en la prueba de Papanicolaou por medios computacionales

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dc.contributor.advisorLorenzo Ginori, Juan Valentín
dc.contributor.authorCurbelo Jardines, Wendelin
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2015-10-26T15:06:32Z
dc.date.available2015-10-26T15:06:32Z
dc.date.issued2012-06-21
dc.description.abstractEste trabajo recoge información detallada acerca de la prueba de Papanicolaou como procedimiento para detectar la presencia de células anómalas en la cérvix y resume la importancia de la realización periódica de esta prueba. Se reconocen diferentes estrategias para el mejoramiento de la prueba, como el desarrollo de equipos automatizados para el control de calidad, con lo cuales se reduce notablemente los debidos errores de lectura e interpretación. El trabajo está enfocado en la clasificación de las células mediante el procesamiento digital de imágenes, utilizando la segmentación de los núcleos, la extracción de características de los mismos y el análisis de los datos resultantes. Para ello se trabajó con las imágenes de la base de datos Herlev (Hospital Universitario) como referencia para los métodos de clasificación, estas fueron previamente ordenadas en 7 clases. A partir de esto se definieron rasgos representativos a los núcleos de las células para poder clasificarlas como normales (sin anomalía) o anómalas (con algún tipo de desviación de la normalidad). Para implementar los algoritmos clasificadores (clasificador lineal, de Mahalanobis y la Maquina de Soporte Vectorial) se empleó la programación en Matlab, mediante diferentes herramientas como las funciones regionprops, crossvalind, classify, svmtrain, svmclassify, classperf y algunas utilidades de la clase de datos cell array. Posteriormente se analizaron los resultados de todos los experimentos realizados en cuanto a la tasa de error, la tasa de clasificación correcta, la sensibilidad, la especificidad, la predictividad positiva y la predictividad negativa. Se determinaron los valores medios y las desviaciones estándar de todos los parámetros antes mencionados y se realizó un análisis estadístico mediante la prueba de Kruskal-Wallis para determinar cuál de los 3 clasificadores resultó ser el más eficiente en la clasificación de las células con rasgos de los núcleos celulares.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Ingeniería Eléctrica. Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Informaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/2628
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. El autor o autores conservan los derechos morales que como tal le son reconocidos por la Legislación vigente sobre Derecho de Autor. Los distintos Usuarios podrán copiar, distribuir, comunicar públicamente la obra y hacer obras derivadas; bajo las condiciones siguientes: 1.Reconocer y citar al autor original 2.No utilizar la obra con fines comerciales 3.No realizar modificación alguna a la obra 4.Compartir aquellos productos resultado del uso de la obra bajo la misma licencia de esta Los Usuarios pueden reutilizar los metadatos en cualquier medio sin autorización previa, siempre que los propósitos de su utilización sean sin ánimo de lucro y se provea el Identificador OAI, un enlace al registro de metadatos original, o se haga referencia al repositorio de donde han sido extraídos.en_US
dc.subjectProcesamiento Digital de Imágenesen_US
dc.subjectPrueba de Papanicolaouen_US
dc.subjectControl de Calidaden_US
dc.subjectClasificación de Imágenesen_US
dc.titleClasificación de imágenes de microscopía celular en la prueba de Papanicolaou por medios computacionalesen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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