Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas
Para la representación de la imágenes de radiología se han seleccionado dos estrategias diferentes, la primera usando las características visuales y representación BdC propuestas recientemente por Avni et al., han propuesto una estrategia de representación de BdC que toma en cuenta información espac...
- Autores:
-
González, Fabio Augusto
- Tipo de recurso:
- Investigation report
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación
- Repositorio:
- Repositorio Minciencias
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.minciencias.gov.co:20.500.14143/39642
- Acceso en línea:
- https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/39642
http://colciencias.metabiblioteca.com.co
- Palabra clave:
- Clasificación de imágenes
Procesamiento de imágenes
Método de medición
Sistemas de imágenes en medicina
Diagnóstico por imagen
Fotografía médica
Método de medición
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
id |
RCENDOC_05e9c558f81352104cd07215dd22caa3 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.minciencias.gov.co:20.500.14143/39642 |
network_acronym_str |
RCENDOC |
network_name_str |
Repositorio Minciencias |
repository_id_str |
|
spelling |
González, Fabio Augusto563b70ed192cb24ccf388a7df21a5f2b-1Universidad Nacional de Colombia2019-08-24T14:56:33Z2020-12-18T00:42:52Z2019-08-24T14:56:33Z2020-12-18T00:42:52Z2011-09https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/39642ColcienciasRepositorio Colcienciashttp://colciencias.metabiblioteca.com.coPara la representación de la imágenes de radiología se han seleccionado dos estrategias diferentes, la primera usando las características visuales y representación BdC propuestas recientemente por Avni et al., han propuesto una estrategia de representación de BdC que toma en cuenta información espacial para la tarea de clasificación automática en el desafío de ImageCLEF del año 2009. En este caso el vocabulario visual obtenido es de 700 palabras visuales ubicadas también espacialmente por medio del algoritmo de k-medias. En este trabajo proponen una representación basada en parches reduciendo su dimensionalidad usando Análisis de Componentes principales (ACP) y tomando solo la representación del parche normalizado a media cero y varianza uno de los 7 primeros componentes principales más las coordenadas (x,y) y el promedio de gris del parche. Para la clasificación usan una SVM multiclase con la estrategia de uno-vs-uno obteniendo un desempeño de 89.1% en exactitud. El punto de partida de la representación de BdC es la detención y representación de características locales. El objetivo de esta etapa es detectar los patrones visuales que integran la imagen y describen la apariencia visual de parte de los elementos que la constituyen bien sea en color, textura o forma. Para esto se han propuesto distintas formas de identificar y extraer estas características locales, para las imágenes de radiología se propone usar como características locales los parches crudos con información espacial.Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] Colciencias1. Estado del Proyecto 2.Imágenes de radiología: informe técnico 3. Imágenes de histología e histopatología: informe técnico62 páginasapplication/pdf1,75 MBspaClasificación de imágenesProcesamiento de imágenesMétodo de mediciónSistemas de imágenes en medicinaDiagnóstico por imagenFotografía médicaMétodo de mediciónRepresentación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicasInforme de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wshttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fcTextinfo:eu-repo/semantics/reporthttps://purl.org/redcol/resource_type/INFinfo:eu-repo/semantics/submittedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Bogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf21101-489-25577727-2009Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] ColcienciasPrograma Nacional de Electrónica, Telecomunicaciones e InformáticaPublicationORIGINAL110148925577.pdf110148925577.pdfapplication/pdf1840303https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/1829e429-8e58-418a-8b2d-67ec2582c1da/download04d543dc0465d6b207f89eb69a7677e0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814798https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/17d48306-f196-4af3-8f00-beb094ecc216/download88794144ff048353b359a3174871b0d5MD52license.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-80https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/9f2c5ac0-61ec-4f98-bbe5-3f7cc019d071/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD55TEXT110148925577.pdf.txt110148925577.pdf.txtExtracted texttext/plain62https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/ea04bf3f-de2e-4537-949d-5a1f690ccff7/download2b64aea7fafdc6523d43507ac0c56756MD53THUMBNAIL110148925577.pdf.jpg110148925577.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11656https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/b497da25-4783-4d9f-b292-968153f2d9e6/downloadf21d9106e7f518d916434f0edf903c82MD5420.500.14143/39642oai:repositorio.minciencias.gov.co:20.500.14143/396422023-11-29 17:24:45.931restrictedhttps://repositorio.minciencias.gov.coRepositorio Institucional de Mincienciascendoc@minciencias.gov.co |
dc.title.spa.fl_str_mv |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
title |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
spellingShingle |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas Clasificación de imágenes Procesamiento de imágenes Método de medición Sistemas de imágenes en medicina Diagnóstico por imagen Fotografía médica Método de medición |
title_short |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
title_full |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
title_fullStr |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
title_full_unstemmed |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
title_sort |
Representación y Clasificación de grandes colecciones de imágenes médicas |
dc.creator.fl_str_mv |
González, Fabio Augusto |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
González, Fabio Augusto |
dc.contributor.corpauthor.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
dc.subject.other.spa.fl_str_mv |
Clasificación de imágenes Procesamiento de imágenes Método de medición Sistemas de imágenes en medicina Diagnóstico por imagen Fotografía médica |
topic |
Clasificación de imágenes Procesamiento de imágenes Método de medición Sistemas de imágenes en medicina Diagnóstico por imagen Fotografía médica Método de medición |
dc.subject.unesco.spa.fl_str_mv |
Método de medición |
description |
Para la representación de la imágenes de radiología se han seleccionado dos estrategias diferentes, la primera usando las características visuales y representación BdC propuestas recientemente por Avni et al., han propuesto una estrategia de representación de BdC que toma en cuenta información espacial para la tarea de clasificación automática en el desafío de ImageCLEF del año 2009. En este caso el vocabulario visual obtenido es de 700 palabras visuales ubicadas también espacialmente por medio del algoritmo de k-medias. En este trabajo proponen una representación basada en parches reduciendo su dimensionalidad usando Análisis de Componentes principales (ACP) y tomando solo la representación del parche normalizado a media cero y varianza uno de los 7 primeros componentes principales más las coordenadas (x,y) y el promedio de gris del parche. Para la clasificación usan una SVM multiclase con la estrategia de uno-vs-uno obteniendo un desempeño de 89.1% en exactitud. El punto de partida de la representación de BdC es la detención y representación de características locales. El objetivo de esta etapa es detectar los patrones visuales que integran la imagen y describen la apariencia visual de parte de los elementos que la constituyen bien sea en color, textura o forma. Para esto se han propuesto distintas formas de identificar y extraer estas características locales, para las imágenes de radiología se propone usar como características locales los parches crudos con información espacial. |
publishDate |
2011 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2011-09 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2019-08-24T14:56:33Z 2020-12-18T00:42:52Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2019-08-24T14:56:33Z 2020-12-18T00:42:52Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Informe de investigación |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_93fc |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32 |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/INF |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/submittedVersion |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws |
status_str |
submittedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/39642 |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
Colciencias |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
Repositorio Colciencias |
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
http://colciencias.metabiblioteca.com.co |
url |
https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/39642 http://colciencias.metabiblioteca.com.co |
identifier_str_mv |
Colciencias Repositorio Colciencias |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
62 páginas |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.format.size.spa.fl_str_mv |
1,75 MB |
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Bogotá |
institution |
Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/1829e429-8e58-418a-8b2d-67ec2582c1da/download https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/17d48306-f196-4af3-8f00-beb094ecc216/download https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/9f2c5ac0-61ec-4f98-bbe5-3f7cc019d071/download https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/ea04bf3f-de2e-4537-949d-5a1f690ccff7/download https://repositorio.minciencias.gov.co/bitstreams/b497da25-4783-4d9f-b292-968153f2d9e6/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
04d543dc0465d6b207f89eb69a7677e0 88794144ff048353b359a3174871b0d5 d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e 2b64aea7fafdc6523d43507ac0c56756 f21d9106e7f518d916434f0edf903c82 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional de Minciencias |
repository.mail.fl_str_mv |
cendoc@minciencias.gov.co |
_version_ |
1811305855585353728 |