Automatic classification of histological images and histological knowledge modelling of the human cardivascular system
- Autores: Claudia Ximena Mazo Vargas
- Directores de la Tesis: Enrique Alegre Gutiérrez (dir. tes.), María Trujillo Uribe (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de León ( España ) en 2016
- Idioma: inglés
- Número de páginas: 183
- Títulos paralelos:
- Clasificación automática de imágenes histológicas y modelado del conocimiento histológico del sistema cardiovascular humano
- Tribunal Calificador de la Tesis: Gloria Bueno García (presid.), Laura Fernández Robles (secret.), María del Carmen Valdés Hernández (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería de Producción y Computación por la Universidad de León
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: BULERIA
- Resumen
El principal objetivo de este trabajo es proponer y evaluar un método para la clasificación automática de los tejidos fundamentales y modelar el conocimiento histológico y de expertos para el sistema cardiovascular humano.
Esta tesis presenta la clasificación automática de las imágenes histológicas y el modelado del conocimiento histológico a través de cuatro propuestas diferentes:
* Reconocimiento de tejidos fundamentales-epitelial, conectivo y músculo-utilizando técnicas de procesamiento de imágenes.
* Clasificación de los tejidos cardiovasculares - epitelial, conectivo y músculo - y órganos - el corazón, la arteria muscular, la arteria elástica y la vena grande - utilizando descriptores basados en el patrón binario local (LBP) y una máquina vectorial de apoyo en cascada (SVM).
* Construir una ontología histológica.
* Mejorar la clasificación automática utilizando la ontología del sistema cardiovascular humano.
La implantación de este sistema mejora la información almacenada a disposición de profesionales y alumnos. Esto se traduce en profesionales mejor formados sin grandes inversiones sociales o económicas
