Ir al contenido

Documat


Resumen de Algoritmos de vision artificial y de reconocimiento de patrones para el estudio morfometrico del eje raquideo humano

José M. Iñesta Quereda Árbol académico

  • LA MORFOLOGIA DE LA COLUMNA ES MUCHO MENOS CONOCIDA DESDE EL PUNTO DE VISTA CUANTITATIVO QUE DESDE EL DESCRIPTIVO.

    ESTA INFORMACION ES NECESARIA POR CUANTO QUE LA INVESTIGACION BIOMECANICA ESTA CADA VEZ MAS EXTENDIDA Y LAS PRACTICAS CLINICA Y QUIRURGICA MAS PRECISAS. SE PLANTEA LA VIABILIDAD DE UN SISTEMA AUTOMATICO DE MEDICION DE PARAMETROS MORFOLOGICOS EN VERTEBRAS AISLADAS, A PARTIR DE SU PROYECCION AXIAL MEDIANTE LAS HERRAMIENTAS QUE PROPORCIONAN LOS ALGORITMOS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES EN VISION ARTIFICIAL. LA BASE DE DATOS RECOPILADA SE UTILIZA TAMBIEN COMO CONJUNTO DE APRENDIZAJE PARA ESQUEMAS DE CLASIFICACION CON LOS QUE SE INVESTIGA LA IDENTIFICACION OBJETIVA DE CADA NIVEL VERTEBRAL. EN ESTE SENTIDO LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES HAN DADO LAS MEJORES TASAS DE CLASIFICACION.

    PARA TODOS ESTOS FINES SE ABORDA UNA REVISION DE LOS ALGORITMOS EXISTENTES PARA LA EXTRACCION DE CARACTERISTICAS A PARTIR DE IMAGENES DIGITALES, Y SE APORTA UNA SERIE DE HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE CONTORNOS DE APLICACION GENERAL.


Fundación Dialnet

Mi Documat