García, YainetRodríguez, ReinierTaboada, Alberto2023-09-072023-09-072016-03-14https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13807El presente trabajo tiene el interés de contribuir en el análisis automático de imágenes digitales de fondo de ojo. El estudio se realiza con el objetivo de definir una selección óptima de rasgos de textura que facilite la localización del disco óptico y la segmentación de los vasos sanguíneos en estas imágenes. Con este fin, se emplea el software Mazda que permite el mapeo de casi 300 rasgos de textura combinando 6 descriptores estadísticos: histograma, gradiente, matriz Run-Length, matriz de coocurrencia, modelo autorregresivo y transformada de Wavelet. Se efectúa el mapeo de 150 imágenes pertenecientes a las Bases de Datos DRIVE y DIARETDB0. La selección de rasgos se obtiene de manera subjetiva por dos expertos. Los resultados que se alcanzan resultan muy alentadores pues podrían permitir una segmentación de los vasos sanguíneos de un 100% de éxito y un 99.3 % de éxito para la localización del disco óptico. Por lo que se obtiene una selección de rasgos eficiente para el desarrollo o mejoramiento de algoritmos con un pre-procesamiento mínimo.esDisco ÓpticoFondo de OjoMapeo de Imágenes DigitalesRasgos de TexturaVasos SanguíneosProceedings