Segmentación de instrumental quirúrgico en imágenes endoscópicas aplicando técnicas de aprendizaje supervisado
Ingeniero Biomédico
- Autores:
-
Acosta Herrera, Carlos Arturo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61698
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/61698
- Palabra clave:
- Aprendizaje supervisado (Aprendizaje automático)
Equipo quirúrgico
Máquinas de soporte vectorial
Procesamiento de imágenes
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/