Segmentación de úlceras causadas por leishmaniasis en imágenes multiespectrales

Basándonos en la evolución de la tecnología se esta logrando utilizar herramienta nuevas implementadas en necesidades que diariamente presentan en la vida cotidiana, para este proyecto de laboratorio se hizo uso el programa Matlab y se desarrollo y implemento un programa utilizando el método o función kmeans Cluster. Es un método de agrupamiento tiene como objetivo la partición o agrupamiento y lo que trata de buscar en las observaciones son grupos con características similares pero diferente a los otros grupos. Kmeans – Cluster realiza un selección aleatoria de observaciones, esta claro que los grupos formados vendrán determinados de acuerdo al numero de Clouster utilizadas para cada paciente y tras el resultado del agrupamiento surge la necesidad de evaluar cada uno de los resultados de las imágenes y cual de estos agrupamientos nos permite identificar la segmentación de la ulcera, la piel sana y el borde de la ulcera.

• Autores: Ospina Cardona, Blaimir
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Instituto Tecnológico Metropolitano
• Repositorio: Repositorio ITM
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/6463
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12622/6463
• Palabra clave: Úlceras en la piel, Kmeans, cluster, hiperespectrales, multiespectrales, matlab; skin ulcers, Kmeans, cluster, hyperspectral, multispectral, matlab, multispectral, matlab; Enfermedades de la piel, clúster, espectro electromagnético, segmentación de imágenes
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/