Listar por tema "Image segmentation"
Mostrando ítems 1-14 de 14
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An artificial-vision- and statistical-learning-based method for studying the biodegradation of type I collagen scaffolds in bone regeneration systems
(PeerJ, 2019-07-05)[Abstract] This work proposes a method based on image analysis and machine and statistical learning to model and estimate osteocyte growth (in type I collagen scaffolds for bone regeneration systems) and the collagen ... -
An educational environment based on digital image processing to support the learning process of biomaterials degradation in stem cells
(IEEE, 2018-11-08)[Abstract] The Poly(DL-lactide-co-glycolide) copolymers (PDLGA) have designed and performed as biomaterials, taking into account their biodegradability and biocompatibility properties. These materials have a wide range of ... -
Aprendizaje profundo para la segmentación automática de drusas en imágenes OCT retinianas
(2023)[Resumen]: La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una de las principales causas de pérdida de visión en individuos mayores de 50 años. Los primeros indicadores de esta enfermedad, las drusas, son minúsculas ... -
Automated inter-device 3D OCT image registration using deep learning and retinal layer segmentation
(Optica Publishing Group, 2023-07)[Abstract]: Optical coherence tomography (OCT) is the most widely used imaging modality in ophthalmology. There are multiple variations of OCT imaging capable of producing complementary information. Thus, registering these ... -
Automatic system for the detection and recognition of phytoplankton in digital microscope imaging
(2019-08)[Abstract] The quality of water can be compromised by the proliferation of toxic species of phytoplankton. When these blooms occur in rivers and reservoirs used for the water supply, this event can have a negative impact ... -
Control automatizado del uso de contenedores industriales mediante técnicas de aprendizaje profundo
(2023)[Resumen]: La optimización del uso de áreas de trabajo, recursos y tiempo es fundamental para mejorar la eficiencia, reducir costes y aumentar la productividad en cualquier organización. En entornos industriales con ... -
Cystoid Fluid Color Map Generation in Optical Coherence Tomography Images Using a Densely Connected Convolutional Neural Network
(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019)[Abstract]: Optical Coherence Tomography (OCT) is a medical imaging modality that is currently the focus of many advancements in the field of ophthalmology. It is widely used to diagnose relevant diseases like Diabetic ... -
Detección automática de la enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes OCT retinianas en ratones transgénicos PS19 tau
(2023)[Resumen]: La enfermedad de Alzheimer representa uno de los desafíos más apremiantes en el ámbito médico y farmacológico actual. Identificar biomarcadores efectivos y desarrollar técnicas de diagnóstico temprano son ... -
Detección y clasificación automática de larvas de erizo de mar en imágenes microscópicas mediante aprendizaje profundo
(2024-09)[Resumen]: Los erizos de mar, particularmente en su fase de larva pluteus, son fundamentales para investigaciones ambientales y toxicológicas debido a su morfología característica y translúcida. Estas características los ... -
Herramienta para evaluar el daño producido en el ADN espermático de centollo a través del análisis de células cometa
(2020)[Resumen] El ácido desoxirribonucleico o ADN es el contenedor de las instrucciones con las que nuestros organismos se guían durante nuestra etapa evolutiva como seres vivos. Desde finales de siglo XX, los expertos utilizan ... -
Modeling, Localization, and Segmentation of the Foveal Avascular Zone on Retinal OCT-Angiography Images
(IEEE, 2020-08-17)[Absctract]: The Foveal Avascular Zone (FAZ) is a capillary-free area that is placed inside the macula and its morphology and size represent important biomarkers to detect different ocular pathologies such as diabetic ... -
Modelo de aprendizaje profundo para la segmentación y clasificación de imágenes médicas
(2023)[Resumen]: El propósito principal de este Trabajo de Fin de Grado es desarrollar una arquitectura avanzada que emplea tres modelos de redes neuronales convolucionales para abordar el desafío LUNA16 sobre la detección de ... -
Oil spill segmentation in SAR images using convolutional neural networks. A comparative analysis with clustering and logistic regression algorithms
(Elsevier Ltd, 2019-11)[Abstract]: Synthetic aperture radar (SAR) images are a valuable source of information for the detection of marine oil spills. For their effective analysis, it is important to have segmentation algorithms that can delimit ... -
Segmentación en imagen de frutos de granado usando deep learning con aplicación en agricultura de precisión
(Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, 2022)[Resumen] En agricultura de precisión, para monitorizar el estado del cultivo mediante imagen de forma automática, son necesarias herramientas de procesamiento para poder extraer la información de interés. En este estudio ...