Clasificación con sistema Bethesda de células escamosas en muestras tipo PAP mediante técnicas de procesamiento de imágenes
El trabajo propone un sistema de clasificación de imágenes PAP (Papinocolau) para determinar el grado de malignidad según el sistema estandarizado Bethesda, versión 2001. Su centro de atención es la implementación y unificación de los algoritmos más representativos de cada fase de la metodología de...
- Autores:
-
Medina Sandoval, Luis David
Pineda Sánchez, Yamid Eduardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Cauca
- Repositorio:
- Repositorio Unicauca
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1697
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1697
- Palabra clave:
- Células escamosas
Clasificar
Zona exocérvical
Bethesda 2001
Procesamiento de imágenes
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Células escamosas Clasificar Zona exocérvical Bethesda 2001 Procesamiento de imágenes |
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El trabajo propone un sistema de clasificación de imágenes PAP (Papinocolau) para determinar el grado de malignidad según el sistema estandarizado Bethesda, versión 2001. Su centro de atención es la implementación y unificación de los algoritmos más representativos de cada fase de la metodología de Bag of Features. En cada una de las fases se implementa algoritmos ligeros y robustos para establecer un sistema de Diagnostico Asistido por Computador (CAD) con un modelo o condiciones de clasificación precisa y rápida. El desempeño de la clasificación se evalúa de forma cualitativa y cuantitativa apoyado de métricas especializadas permitiendo hacer una comparación de los algoritmos, además de obtener resultados que puedan ser analizados con el criterio del personal experto y así poder determinar la utilidad del sistema en el cribado de malignidad celular. El desarrollo del sistema ha sido implementado en el lenguaje multiparadigma Python con apoyo de las siguientes librerías: OpenCV, numpy, sklearn, scipy, matplotlib, y la herramienta PyQt4 para el desarrollo de la interfaz gráfica. |
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