Segmentación y clasificación de imágenes en color: aplicación al diagnóstico de quemaduras

• Autores: Begoña Acha Piñero
• Directores de la Tesis: Laura María Roa Romero (dir. tes.), José Ignacio Acha Catalina (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2002
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco del Pozo Guerrero (presid.), José Ramón Cerquides Bueno (secret.), Carlos Hernández Sande (voc.), Tomás Gómez Cía (voc.), Justo Calvo Aguilar (voc.)
• Materias:
  • Física
    • Óptica
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de las telecomunicaciones
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen

  • Esta tesis desarrolla un sistema de diagnóstico automático del grado de una quemadura a través de una fotografía digital. Para llevarlo a cabo establece, en primer lugar, los protocolos de adquisición de la imagen, es decir, las condiciones técnicas y clínicas para obtener la imagen a partir de la cual diagnosticar. En segundo lugar, se desarrollan y comparan cinco algoritmos de segmentación, cuyas misiones consisten en aislar la quemadura del resto de elementos de la imagen. Para llevar a cabo la segmentación, la información que se ha tenido en cuenta es el color. A continuación, a partir de la zona segmentada se obtienen una serie de descriptores que representarán las características de color y textura de la misma. De entre estos descriptores se seleccionarán aquéllos con mayor poder discriminatorio. A los píxeles pertenecientes a la zona segmentada se les calculan los descriptores anteriores y éstos constituirán las entradas a un clasificador, que obtendrá como resultado el grado de la quemadura. El clasificador empleado es una red neuronal artificial.