Clasificador de células sanguíneas usando procesamiento de imágenes

El trabajo se centra en evaluar técnicas de procesamiento de imágenes para el conteo y clasificación de células sanguíneas. Se revisaron alrededor de 25 técnicas diferentes y se aplicaron dos enfoques: uno basado en una red neuronal convolucional personalizada para identificar y clasificar células, y otro utilizando una red neuronal basada en YOLO v5 para el conteo de células. Tras un análisis comparativo, se determinó que la combinación de ambas técnicas proporcionaba un sistema integral para conteo preciso y clasificación efectiva de glóbulos blancos en una sola imagen. Se creó una interfaz visual para facilitar su uso y realizar pruebas con diferentes bancos de imágenes, demostrando su utilidad en aplicaciones médicas y de diagnóstico.

• Autore principale: Tenén Quizhpi, Edwin Adrián (author)
• Altri autori: Alvarado Andrade, Erika Patricia (author)
• Natura: bachelorThesis
• Lingua: spa
• Pubblicazione: 2023
• Soggetti: ELECTRÓNICA; PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES); REDES NEURONALES (COMPUTADORES); PROCESAMIENTO DE IMÁGENES - TÉCNICAS DIGITALES; CÉLULAS SANGUÍNEAS; YOLOV5
• Accesso online: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/26428