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dc.contributor | Cervantes Canales, Jair | |
dc.contributor.author | Hernandez Sanchez, Sergio de Jesus | |
dc.contributor.author | Rivero Perez, Brando Martin | |
dc.date.accessioned | 2023-10-14T02:15:15Z | |
dc.date.available | 2023-10-14T02:15:15Z | |
dc.date.issued | 2023-06-28 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11799/139012 | |
dc.description | tesis de Licenciatura que implementa un genético para mejorar la rpecisión de clasificar retinopatía diabética a partir de imágenes | es |
dc.description.abstract | El sistema utiliza características texturales y cromáticas que son extraídas a partir de imágenes del fondo del ojo de pacientes, de las cuales se usaron para este análisis características HoG, características de Gabor, Patrones Binarios Locales y Haralick. En la fase experimental hicimos uso de clasificadores como Redes Bayesianas, algoritmo de Optimización Mínima Secuencial (SMO), Redes Neuronales y arboles de decisión, realizando la evaluación a partir de técnicas como ´área bajo la curva y F-Measure, que nos permitieron comparar los resultados que obtenemos mediante el uso de cada técnica. Los resultados obtenidos son analizados, comparados y explicados en esta tesis para poder brindar una opción en caso de que se quiera realizar un estudio de este tipo. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Autónoma del Estado de México | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 | es |
dc.subject | Retinopatía diebética, Algoritmos genéticos, Optimización | es |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es |
dc.title | ALGORITMOS GENETICOS PARA LA DETECCION AUTOMATICA DE CARACTERISTICAS EN LA DETECCION DE RETINOPATIA | es |
dc.type | Tesis de Licenciatura | es |
dc.provenance | Científica | es |
dc.road | Dorada | es |
dc.organismo | Centro Universitario UAEM Texcoco | es |
dc.ambito | Nacional | es |
dc.cve.CenCos | 30401 | es |
dc.cve.progEstudios | 38 | es |
dc.modalidad | Tesis | es |