Lorenzo Ginori, Juan ValentínMoreno Montes de Oca, ArnaldoRodríguez Gutierrez, Yusnielys2015-10-262015-10-262012-06-21https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/2631El análisis automatizado de imágenes de microscopía celular es de gran importancia producto de los grandes niveles de información que actualmente se generan en diferentes aplicaciones. En Cuba, el análisis de imágenes del frotis de sangre humana con el fin de detectar la malaria se hace de forma manual. La automatización de dicho proceso mediante la aplicación de técnicas de procesamiento digital de imágenes resultaría una herramienta de gran aplicación. Este trabajo contribuye al desarrollo de un sistema computacional de análisis de imágenes de microscopía celular, el cual actualmente no existe en nuestro medio y su adquisición sería muy costosa. Con esto se contribuye a dar una solución a la constante demanda de personal médico calificado para el análisis de dichas imágenes. En los sistemas computacionales de análisis de imágenes de microscopía celular los algoritmos de segmentación constituyen el elemento crítico, por tanto, conocer cuales algoritmos brindan los mejores resultados adquiere una importancia especial. Este trabajo compara métodos de segmentación aplicándolos sobre imágenes sintéticas de hematología celular conteniendo solamente eritrocitos. Además realiza un análisis evaluativo y estadístico de los resultados obtenidos en la segmentación de las imágenes. Se pudo comprobar que de los métodos de segmentación seleccionados: k-medias, algoritmo de Otsu, transformada watershed y conjuntos de nivel, este último obtuvo mayor precisión, a cambio de un mayor tiempo, para segmentar dichas imágenes.esEste 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.Segmentación sobre ImágenesImágenes de Hematología CelularTransformada WatershedImplementaciónThesis