PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral

Los modelos de atención visual buscan emular el desempeño Sistemas Visual Humano en la selección de características relevantes para procesamiento visual eficiente sobre una escena. Como resultado los mapas de saliencia visual resaltan patrones visuales sobre una imagen, posiblemente asociado con obj...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/19637
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/19637
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19637
Palabra clave:
Saliencia visual
Procesamiento de imágenes
Aprendizaje automático
Clasificación basada en imágenes
Enfermedad de Alzheimer
Visual saliency
Image processing
Machine learning
Image classification
Alzheimer disease
Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Enfermedad de Alzheimer
Resonancia magnética
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id JAVERIANA_46434e185e3e9f260da5ba8f953eec1c
oai_identifier_str oai:repository.javeriana.edu.co:10554/19637
network_acronym_str JAVERIANA
network_name_str Repositorio Universidad Javeriana
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
title PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
spellingShingle PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
Daza Rodríguez, Julián Camilo
Saliencia visual
Procesamiento de imágenes
Aprendizaje automático
Clasificación basada en imágenes
Enfermedad de Alzheimer
Visual saliency
Image processing
Machine learning
Image classification
Alzheimer disease
Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Enfermedad de Alzheimer
Resonancia magnética
title_short PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
title_full PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
title_fullStr PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
title_full_unstemmed PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
title_sort PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral
dc.creator.none.fl_str_mv Daza Rodríguez, Julián Camilo
author Daza Rodríguez, Julián Camilo
author_facet Daza Rodríguez, Julián Camilo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rueda Olarte, Andrea Del Pilar
dc.subject.none.fl_str_mv Saliencia visual
Procesamiento de imágenes
Aprendizaje automático
Clasificación basada en imágenes
Enfermedad de Alzheimer
Visual saliency
Image processing
Machine learning
Image classification
Alzheimer disease
Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Enfermedad de Alzheimer
Resonancia magnética
topic Saliencia visual
Procesamiento de imágenes
Aprendizaje automático
Clasificación basada en imágenes
Enfermedad de Alzheimer
Visual saliency
Image processing
Machine learning
Image classification
Alzheimer disease
Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Enfermedad de Alzheimer
Resonancia magnética
description Los modelos de atención visual buscan emular el desempeño Sistemas Visual Humano en la selección de características relevantes para procesamiento visual eficiente sobre una escena. Como resultado los mapas de saliencia visual resaltan patrones visuales sobre una imagen, posiblemente asociado con objetos o conceptos específicos. En el análisis de imágenes médicas esto permite a un radiólogo o un experto clínico enfocar su atención en anomalías o patrones específicos que podrían sugerir la presencia de una patología. Nuestro estudio presenta una exploración inicial del efecto de los modelos de saliencia visual en la extracción de patrones relevantes asociados a patologías, adecuados para la clasificación de imágenes de resonancia magnética MRI de pacientes de control y pacientes con probable Alzheimer. Ajustando los modelos de saliencia para su operación en imágenes médicas, combinando este proceso con una clasificación usando Support Vector Machine SVM.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016
2017-04-26T19:39:28Z
2017-04-26T19:39:28Z
2020-04-16T17:52:21Z
2020-04-16T17:52:21Z
dc.type.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10554/19637
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19637
instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
repourl:https://repository.javeriana.edu.co
url http://hdl.handle.net/10554/19637
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19637
identifier_str_mv instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv PDF
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
Facultad de Ingeniería
publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
Facultad de Ingeniería
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Javeriana
instname:Pontificia Universidad Javeriana
instacron:Pontificia Universidad Javeriana
instname_str Pontificia Universidad Javeriana
instacron_str Pontificia Universidad Javeriana
institution Pontificia Universidad Javeriana
reponame_str Repositorio Universidad Javeriana
collection Repositorio Universidad Javeriana
_version_ 1803712884179468288
spelling PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebralDaza Rodríguez, Julián CamiloSaliencia visualProcesamiento de imágenesAprendizaje automáticoClasificación basada en imágenesEnfermedad de AlzheimerVisual saliencyImage processingMachine learningImage classificationAlzheimer diseaseMaestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicasEnfermedad de AlzheimerResonancia magnéticaLos modelos de atención visual buscan emular el desempeño Sistemas Visual Humano en la selección de características relevantes para procesamiento visual eficiente sobre una escena. Como resultado los mapas de saliencia visual resaltan patrones visuales sobre una imagen, posiblemente asociado con objetos o conceptos específicos. En el análisis de imágenes médicas esto permite a un radiólogo o un experto clínico enfocar su atención en anomalías o patrones específicos que podrían sugerir la presencia de una patología. Nuestro estudio presenta una exploración inicial del efecto de los modelos de saliencia visual en la extracción de patrones relevantes asociados a patologías, adecuados para la clasificación de imágenes de resonancia magnética MRI de pacientes de control y pacientes con probable Alzheimer. Ajustando los modelos de saliencia para su operación en imágenes médicas, combinando este proceso con una clasificación usando Support Vector Machine SVM.Computational visual attention models aim to emulate the Human Visual System performance in selecting relevant features for efficient visual scene processing. As a result, visual saliency maps highlights relevant visual patterns in an image, possibly associated with objects or specific concepts. In the analysis of medical images, this allows the radiologist or clinical expert to focus the attention on image anormalities or specific patterns that could suggest the presence of a pathology. This work presents the exploration of the effect of visual saliency models in the extraction of pathology-related relevant patterns, suitable for classification of Magnetic Resonance images of normal controls and probable Alzheimer s disease patients. By adjusting the saliency models to work on medical images, and combining this process with a Support Vector Machine for classification process.Magíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaRueda Olarte, Andrea Del Pilar2017-04-26T19:39:28Z2020-04-16T17:52:21Z2017-04-26T19:39:28Z2020-04-16T17:52:21Z2016http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/19637https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19637instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T16:40:42Z

Publicaciones similares