ALLENDE OLIVARES, HÉCTORORMEÑO ARRIAGADA, PABLO IVÁNRIFF ROJAS, MARÍA CRISTINAORMEÑO ARRIAGADA, PABLO IVÁN2024-10-292024-10-292008https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/54030Catalogado desde la versión PDF de la tesis.En los últimos aos las aplicaciones computacionales han comenzado a jugar un papel más preponderante, debido al apoyo que brindan al diagnóstico médico, a las intervenciones quirúrgicas y el sensoramiento remoto efectuado a los pacientes. Dentro de este conjunto de disciplinas, tal vez la más importante, es el Procesamiento Digital de Imágenes Médicas, el que se basa detección de objetos, el análisis, tratamiento de este tipo de imágenes. Uno de los objetivos de este procesamiento, es la Segmentación, la cual consiste en dividir la imagen en un conjunto de regiones o partes basándose en una característica o en un grupo de características, como por ejemplo, la intensidad de los píxeles, el color o la textura de los elementos. En este contexto, la presente memoria tiene como objetivo principal, realizar una segmentación de imágenes médicas utilizando un tipo de máquina de aprendizaje llamados Máquinas de Soporte Vectorial. Además se desea presentar una técnica que mide el desempeo de los clasificadores, llamado Análisis ROC, de modo que la calidad de la segmentación no dependa solo de evaluaciones subjetivas, como por ejemplo, del ojo humano.CD ROMPapelesPROCESAMIENTO DE IMAGENDIAGNOSTICO DE IMAGENIMAGENES DE DIAGNOSTICOSISTEMAS DE IMAGENES EN MEDICINATesis de PregradoB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)3560900138145