Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/82134
Título : Segmentación de núcleos celulares en imágenes de microscopía ayudados por redes neuronales convolucionales
Autoría: García Seisdedos, David
Tutor: Alférez, Santiago  
Otros: Universitat Oberta de Catalunya
Resumen : El objetivo de este proyecto fue desarrollar una herramienta bioinformática para detectar y aislar núcleos celulares. El método desarrollado realiza la detección y segmentación en tres pasos. Primero, se lleva a cabo una segmentación inicial de la imagen en bruto. Segundo, los fragmentos obtenidos se clasifican mediante una red neuronal convolucional (CNN) en tres grupos: mono-núcleos, poli-núcleos o artefactos no-nucleares. Tercero, los mono-núcleos se almacenan, los artefactos se eliminan y los fragmentos polinucleares son segmentados y re-analizados desde el segundo paso. Así es posible subdividir por recursividad el elemento problema -acumulo de núcleos- en sub-problemas más sencillos.
Palabras clave : redes neuronales convolucionales
microscopía
aprendizaje automático
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 2-jul-2018
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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