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http://hdl.handle.net/10609/97986
Título : | Detecció automàtica de capes retinals en imatges OCT |
Autoría: | Rosés Castellsaguer, Jordi |
Tutor: | Nunez do Rio, Joan M |
Otros: | Ventura, Carles |
Resumen : | La tomografía de coherencia óptica (OCT) es una tecnología no invasiva que permite obtener imágenes de los tejidos oculares. Dada su utilidad, es necesario desarrollar herramientas de soporte de diagnóstico que ayuden a procesar automáticamente la imagen para facilitar su análisis y hacer más evidentes las características de la retina. En este contexto, nuestra propuesta es realizar un estudio comparativo entre tres procesos automáticos para la detección de capas de la retina en imágenes de OCT, todas ellas transformando un problema de segmentación de imagen en una clasificación de píxeles uno: 1) Detección de bordes con dos clases ("no frontera" vs "frontera") y el uso de estadísticos locales de primer y segundo orden como entradas a un modelo de clasificación de tipo de bosque aleatorio. 2) Detección de bordes, también con dos clases, y uso de sub-imágenes como entradas para un modelo de red neuronal convolucional (CNN). 3) Clasificación de los píxeles en la imagen entre múltiples regiones ("fondo de imagen", "globo ocular interno", "límites entre capas", "capa 1 de retina", "capa 2 de retina", etc.), y el uso de sub-imágenes tales como entradas a un modelo de red neuronal convolucional (CNN). Veremos que se obtienen mejores resultados al considerar el ejercicio como un problema de dos clases (con valores de AUC por encima de 0.95). Aunque la opción multiclase no produce buenos resultados de clasificación, elimina la necesidad de cualquier procesamiento posterior de resultados. |
Palabras clave : | imágenes OCT segmentación de imágenes redes neuronales convolucionales |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Fecha de publicación : | 12-jun-2019 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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