Modelo computacional para la identificación de células espermáticas mediante el análisis automático de micrografías digitales
Descripción del Articulo
El presente proyecto de fin de carrera consiste en el desarrollo de un modelo computacional para la identificación de células espermáticas con el objetivo de analizar la normalidad de la morfología de la cabeza de dichas células mediante el análisis de micrografías digitales. El modelo propuesto com...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2015 |
Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Repositorio: | PUCP-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/6088 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/6088 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Fotomicrografía--Simulación con computadoras Infertilidad--Simulación con computadoras Procesamiento de imágenes Diagnóstico por imágenes https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 |
Sumario: | El presente proyecto de fin de carrera consiste en el desarrollo de un modelo computacional para la identificación de células espermáticas con el objetivo de analizar la normalidad de la morfología de la cabeza de dichas células mediante el análisis de micrografías digitales. El modelo propuesto comprende el procesamiento de las imágenes microscópicas, la extracción y selección de características que identifican la cabeza de las células espermáticas, la clasificación de las mismas en normales o anormales atendiendo a criterios morfológicos y el análisis comparativo de la caracterización realizada con relación a los estándares de la Organización Mundial de la Salud. Las imágenes microscópicas fueron procesadas para obtener una máscara binarizada de las mismas donde se identificara la cabeza de las células. Posteriormente las cabezas de las células fueron caracterizadas de manera automática de acuerdo a métricas seleccionadas y se realizó una reducción de dimensionalidad utilizando Análisis de Componentes Principales. Para la clasificación se emplearon Máquinas de Soporte Vectorial. Como resultado del procedimiento aplicado se pudieron identificar el 91.5% de las células espermáticas existentes en las imágenes de muestra. La tasa de acierto conseguida para la clasificación morfológica fue del 77.6%. Las métricas consideradas en la caracterización están de acuerdo a los parámetros de la Organización Mundial de la Salud. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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