Rodríguez Guillén, ReinierGarcía García, YainetTaboada Crispi, Alberto2020-10-012020-10-012017-01-05Citar según la fuente original: GUILLÉN, R. R., GARCÍA, Y. G., MONTEAGUDO, M. O. & CRISPI, A. T. 2017. Detección de regiones de interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou Revista Cubana de Ciencias Informáticas 11, 182-194.2227-1899https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/12539La 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.esEste documento es Propiedad Patrimonial de Ediciones Futuro y se socializa en este Repositorio gracias a la política de acceso abierto de la revista Cubana de Ciencias InformáticasPrueba de PapanicolaouDetección de AnomalíasRegiones de InterésClasificaciónMapas de ClasificaciónArticleEdiciones Futuro