Desarrollo de una metodología como soporte para la detección de enfermedades vasculares del tejido conectivo a través de imágenes capilaroscópicas

En este documento de tesis doctoral se presentan los resultados de una metodología para caracterizar y clasificar imágenes digitales de capilares en tres principales grupos: imágenes normales, imágenes con Lupus Eritematoso e imágenes con Esclerodermia. Se desarrollaron las 5 etapas clásicas en el p...

Full description

Autores:: Riaño Rojas, Juan Carlos

Tipo de recurso:: Doctoral thesis

Fecha de publicación:: 2010

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	En este documento de tesis doctoral se presentan los resultados de una metodología para caracterizar y clasificar imágenes digitales de capilares en tres principales grupos: imágenes normales, imágenes con Lupus Eritematoso e imágenes con Esclerodermia. Se desarrollaron las 5 etapas clásicas en el procesamiento digital de imágenes: Adquisición, preprocesamiento, segmentación, reducción de dimensionalidad (extracción, reducción) de características y finalmente la clasificación. Los aportes principales de esta investigación se alcanzaron en la reducción de dimensionalidad y en la segmentación. En la reducción de dimensionalidad para obtener la información relevante se propusieron dos métodos : Reducción ponderada por búsqueda en líneas y Reducción de bloques de datos de información. Los métodos resultaron ser simples y rápidos en ejecución. Se demostraron formalmente la convergencia de los métodos ponderados y la generalización de los métodos de reducción de búsqueda en líneas a espacios de Banach y la generalización de los métodos de reducción a bloques / Abstract: In this doctoral thesis document, results of a methodology for characterizing and classifying capillary digital images are presented. Images are organized in three main groups: normal images, images of persons with Lupus erythematosus and images with sclerederm. For this purpose, five classical stages in the digital image processing are developed: acquisition, preprocessing, segmentation, features dimensionality reduction (extraction and reduction) and finally classification. The most important research contributions are reached in dimensionally reduction and segmentation. Regarding dimensionality reduction for obtaining the relevant information, two methods are proposed: line search principal components analysis and data block information reduction. These methods became simple or fast execution. The weighted methods convergence is demostrated and the line search reduction methods are generalized to Banach space. Moreover, the reduction methods are generalized to blocks.

Desarrollo de una metodología como soporte para la detección de enfermedades vasculares del tejido conectivo a través de imágenes capilaroscópicas

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