Repositorio Universidad del Cauca

Detección de signos de retinopatía hipertensiva usando algoritmos de aprendizaje automático en imágenes digitales de fondo de ojo

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dc.contributor.author Delgado Molina, Christian Camilo
dc.date.accessioned 2023-03-31T21:41:34Z
dc.date.available 2023-03-31T21:41:34Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.uri http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/6636
dc.description.abstract La detección de la retinopatía hipertensiva a través de las imágenes de fondo de ojo, es un procedimiento que demanda tiempo en el observador debido a que se realiza de manera manual, lo cual puede conducir a una mayor variabilidad intra e inter observador. En relación con el problema anteriormente mencionado, surge la necesidad de una herramienta que pueda asistir a al especialista, para reducir el tiempo invertido y brindar atención oportuna, eficiente y eficaz que permita el tratamiento oportuno a esta complicación [6-8,10]. El modelo propuesto se fundamenta en técnicas de clasificación de imágenes y aprendizaje automático requeridos para el apoyo de la toma de decisiones necesarias para la detección de signos de esta complicación ocular. Con esto se espera que beneficien tanto los médicos especialistas como los enfermos con HR [8-9]. Con esta herramienta computacional se pretende aumentar la eficiencia y reducir las barreras de acceso al diagnóstico y así contribuir al avance científico en este campo [8]. El desarrollo tecnológico está siendo cada vez más importantes en las diferentes áreas de las ciencias, logrando así que la optimización de estos sistemas beneficie al área de la salud y el desarrollo sostenible del país. spa
dc.language.iso spa
dc.publisher Universidad del Cauca spa
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject Retinopatía hipertensiva spa
dc.subject Algoritmos spa
dc.subject Aprendizaje automático spa
dc.subject Imágenes digitales spa
dc.subject Fondo de ojo spa
dc.subject Hipertensión spa
dc.title Detección de signos de retinopatía hipertensiva usando algoritmos de aprendizaje automático en imágenes digitales de fondo de ojo spa
dc.type Tesis maestría spa
dc.rights.creativecommons https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.type.driver info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coar http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.publisher.faculty Facultad de Ciencias Naturales, Exactas y de la Educación spa
dc.publisher.program Maestría en Ingeniería Física spa
dc.rights.accessrights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.instname
dc.identifier.reponame
oaire.accessrights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.identifier.repourl
oaire.version http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


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