Segmentación automática de lesiones patológicas.: Mamogramas Digitales. (Spanish Edition)

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9783659014062: Segmentación automática de lesiones patológicas.: Mamogramas Digitales. (Spanish Edition)
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Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer de mamas es el de mayor índice de mortalidad en mujeres mundialmente, reportándose en las últimas dos décadas un aumento de la mortalidad en países en vías de desarrollo. La mamografía es el método más empleado en la detección de esta penosa enfermedad; puesto que es una prueba que permite el diagnóstico en la fase preclínica. Por esta razón, los Sistemas de Diagnóstico Asistidos por Computadoras son de gran ayuda para la detección/clasificación de anormalidades en las imágenes de mamografías, ya que le proporcionan una “segunda opinión” al personal médico especializado. En este artículo se propone un método que combina técnicas de PDI y RNA, para la segmentación automática de lesiones patológicas en mamogramas y su corroboración mediante la clasificación con las Redes Neuronales FFBP, LVQ y la Red Probabilística. El algoritmo propuesto se validó con éxito en la base de datos de la Sociedad de Análisis de Imágenes de Mamografías. Se utilizaron además para la validación de los resultados funciones de comparación como la RDE y el C_Factor que nos dan una aproximación de cuan eficiente es el algoritmo de segmentación propuesto.

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About the Author:

Es miembro activo del Grupo de Procesamiento Digital de Imágenes, los resultados alcanzados en esta temática le permitieron alcanzar el título de Máster en Informática Aplicada (2012). Se desempeña actualmente como profesor e investigador por más de 4 años en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Ciego de Ávila, Cuba.

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Olivares Mart Nez, Yuniel
Published by Omniscriptum Gmbh & Co. Kg. 2012-05-29 (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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Olivares Mart Nez, Yuniel
Published by EAE Editorial Academia Espanola (2017)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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Olivares Martnez, Yuniel
Published by Eae Editorial Academia Espanola (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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Book Description Eae Editorial Academia Espanola, 2012. PAP. Condition: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # LQ-9783659014062

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Olivares Martnez, Yuniel
Published by Eae Editorial Academia Espanola (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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Yuniel Olivares Martínez
Published by EAE Mai 2012 (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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Book Description EAE Mai 2012, 2012. Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer de mamas es el de mayor índice de mortalidad en mujeres mundialmente, reportándose en las últimas dos décadas un aumento de la mortalidad en países en vías de desarrollo. La mamografía es el método más empleado en la detección de esta penosa enfermedad; puesto que es una prueba que permite el diagnóstico en la fase preclínica. Por esta razón, los Sistemas de Diagnóstico Asistidos por Computadoras son de gran ayuda para la detección/clasificación de anormalidades en las imágenes de mamografías, ya que le proporcionan una segunda opinión al personal médico especializado. En este artículo se propone un método que combina técnicas de PDI y RNA, para la segmentación automática de lesiones patológicas en mamogramas y su corroboración mediante la clasificación con las Redes Neuronales FFBP, LVQ y la Red Probabilística. El algoritmo propuesto se validó con éxito en la base de datos de la Sociedad de Análisis de Imágenes de Mamografías. Se utilizaron además para la validación de los resultados funciones de comparación como la RDE y el C_Factor que nos dan una aproximación de cuan eficiente es el algoritmo de segmentación propuesto. 92 pp. Spanisch. Seller Inventory # 9783659014062

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Yuniel Olivares Martínez
Published by EAE Mai 2012 (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
New Taschenbuch Quantity Available: 1
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BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
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Book Description EAE Mai 2012, 2012. Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer de mamas es el de mayor índice de mortalidad en mujeres mundialmente, reportándose en las últimas dos décadas un aumento de la mortalidad en países en vías de desarrollo. La mamografía es el método más empleado en la detección de esta penosa enfermedad; puesto que es una prueba que permite el diagnóstico en la fase preclínica. Por esta razón, los Sistemas de Diagnóstico Asistidos por Computadoras son de gran ayuda para la detección/clasificación de anormalidades en las imágenes de mamografías, ya que le proporcionan una segunda opinión al personal médico especializado. En este artículo se propone un método que combina técnicas de PDI y RNA, para la segmentación automática de lesiones patológicas en mamogramas y su corroboración mediante la clasificación con las Redes Neuronales FFBP, LVQ y la Red Probabilística. El algoritmo propuesto se validó con éxito en la base de datos de la Sociedad de Análisis de Imágenes de Mamografías. Se utilizaron además para la validación de los resultados funciones de comparación como la RDE y el C_Factor que nos dan una aproximación de cuan eficiente es el algoritmo de segmentación propuesto. 92 pp. Spanisch. Seller Inventory # 9783659014062

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Yuniel Olivares Mart Nez
Published by EAE Editorial Academia Espanola, United States (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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The Book Depository EURO
(London, United Kingdom)

Book Description EAE Editorial Academia Espanola, United States, 2012. Paperback. Condition: New. Aufl. Language: Spanish. Brand new Book. Segun la Organizacion Mundial de la Salud, el cancer de mamas es el de mayor indice de mortalidad en mujeres mundialmente, reportandose en las ultimas dos decadas un aumento de la mortalidad en paises en vias de desarrollo. La mamografia es el metodo mas empleado en la deteccion de esta penosa enfermedad; puesto que es una prueba que permite el diagnostico en la fase preclinica. Por esta razon, los Sistemas de Diagnostico Asistidos por Computadoras son de gran ayuda para la deteccion/clasificacion de anormalidades en las imagenes de mamografias, ya que le proporcionan una "segunda opinion" al personal medico especializado. En este articulo se propone un metodo que combina tecnicas de PDI y RNA, para la segmentacion automatica de lesiones patologicas en mamogramas y su corroboracion mediante la clasificacion con las Redes Neuronales FFBP, LVQ y la Red Probabilistica. El algoritmo propuesto se valido con exito en la base de datos de la Sociedad de Analisis de Imagenes de Mamografias. Se utilizaron ademas para la validacion de los resultados funciones de comparacion como la RDE y el C_Factor que nos dan una aproximacion de cuan eficiente es el algoritmo de segmentacion propuesto. Seller Inventory # AAV9783659014062

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Yuniel Olivares Martínez
Published by EAE Mai 2012 (2012)
ISBN 10: 3659014060 ISBN 13: 9783659014062
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AHA-BUCH GmbH
(Einbeck, Germany)

Book Description EAE Mai 2012, 2012. Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer de mamas es el de mayor índice de mortalidad en mujeres mundialmente, reportándose en las últimas dos décadas un aumento de la mortalidad en países en vías de desarrollo. La mamografía es el método más empleado en la detección de esta penosa enfermedad; puesto que es una prueba que permite el diagnóstico en la fase preclínica. Por esta razón, los Sistemas de Diagnóstico Asistidos por Computadoras son de gran ayuda para la detección/clasificación de anormalidades en las imágenes de mamografías, ya que le proporcionan una segunda opinión al personal médico especializado. En este artículo se propone un método que combina técnicas de PDI y RNA, para la segmentación automática de lesiones patológicas en mamogramas y su corroboración mediante la clasificación con las Redes Neuronales FFBP, LVQ y la Red Probabilística. El algoritmo propuesto se validó con éxito en la base de datos de la Sociedad de Análisis de Imágenes de Mamografías. Se utilizaron además para la validación de los resultados funciones de comparación como la RDE y el C_Factor que nos dan una aproximación de cuan eficiente es el algoritmo de segmentación propuesto. 92 pp. Spanisch. Seller Inventory # 9783659014062

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