Rodríguez Guillén, ReinierEspín González, Adrián2022-02-172022-02-172020-12-21https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13454En las imágenes médicas un diagnóstico exacto depende de dos factores. El primer factor es la adquisición satisfactoria de la imagen y el segundo es la interpretación exacta de esta. Debido al desarrollo tecnológico alcanzado por nuestra sociedad esta interpretación ha empezado a cambiar. Se han desarrollado aplicaciones en las cuales las computadoras interpretan una imagen y dan un posible diagnóstico que es revisado por el especialista y permite diagnosticar enfermedades en etapas tempranas. La integración de los avances médicos y tecnológicos han propiciado el surgimiento y desarrollo del diagnóstico asistido por computadora (CAD) como una vía de apoyo a los profesionales médicos. En el campo de la oftalmología, las aplicaciones interactivas o automáticas que interpretan la información digital deben cumplir requisitos indispensables para un buen desempeño como rapidez y exactitud en su diagnóstico. En este sentido se han realizado numerosas investigaciones. El objetivo de este trabajo es realizar una comparación entre diferentes métodos de visión computacional ampliamente utilizados en la literatura en la detección de estructuras en imágenes digitales de fondo de ojo. Los métodos utilizados fueron el algoritmo de viola-jones, algoritmos de aprendizaje profundo, algoritmos que se usan para la recuperación de la imagen basado en contenido (CBIR), algoritmos basados en canales de rasgos agregados (ACF). Como resultado el algoritmo CBIR fue el que mostró mejor resultado con un 80 % de exactitud para disco óptico y un 98.19 % para la fóvea y mácula.esEste 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 LicenseVisión ComputacionalDetección del Disco OpticoRedes NeuronalesThesis