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
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