Detección de Regiones de Interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou

dc.contributor.authorRodríguez, Reinier
dc.contributor.authorGarcía, Yainet
dc.contributor.authorOrozco, Maykel
dc.contributor.authorTaboada, Alberto
dc.coverage.spatialLa Habanaen_US
dc.date.accessioned2023-09-07T19:42:26Z
dc.date.available2023-09-07T19:42:26Z
dc.date.issued2017-01
dc.description.abstractLa 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.en_US
dc.identifier.issn2227-1899 | RNPS: 2301en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13829
dc.language.isoesen_US
dc.relation.journalRevista Cubana de Ciencias Informáticasen_US
dc.source.endpage194en_US
dc.source.initialpage182en_US
dc.source.issue1en_US
dc.source.volume11en_US
dc.subjectPrueba de Papanicolaou, detección de anomalías, regiones de interés, clasificación, mapas de clasificación.en_US
dc.titleDetección de Regiones de Interés en imágenes de la prueba de Papanicolaouen_US
dc.typeArticleen_US
dc.type.article2en_US

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