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Título : Vídeo - Investigación de un sistema para la detección de Trypanosoma Cruzi en muestras serológicas usando técnicas de visión artificial.
Director(es): Constante, Patricia
Autor: Zurita Armijos, Santiago David
Palabras clave : VISIÓN ARTIFICIAL
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
SOFTWARE OPENCV
TRYPANOSOMA CRUZI
PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES
Fecha de publicación : 20-Dec-2016
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Extensión Latacunga. Carrera de Ingeniería Mecatrónica.
Citación : Zurita Armijos, Santiago David (2016). Investigación de un sistema para la detección de Trypanosoma Cruzi en muestras serológicas usando técnicas de visión artificial. Carrera de Ingeniería en Mecatrónica. Departamento de Ciencias de la Energía y Mecánica. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga.
Abstract: El proyecto nace con la idea de desarrollar una herramienta de diagnóstico médico asistido por computador para la detección de parásitos de Trypanosoma Cruzi presentes en frotis sanguíneas, estos parásitos son los causantes de la enfermedad conocida como Mal de Chagas, padecimiento endémico de 21 países de América latina, en Ecuador la población vulnerable y en riesgo de transmisión de Chagas se estima en 3’500.000 habitantes y se considera que existirían aproximadamente 197.000 Chagásicos según el MSP. Es por ello que se desarrolló una herramienta que aporta al diagnóstico de esta enfermedad. El sistema realizado consta de 2 elementos muy importantes dentro de la Inteligencia Artificial (IA): la Visión Artificial (VA) y las Redes Neuronales Artificiales (RNA). La VA permite procesar digitalmente la imagen con la finalidad de resaltar los elementos de interés para su posterior detección, en este caso se destaca los parásitos y se elimina los demás elementos propios de la sangre. Para el reconocimiento se ha establecido una RNA compuesta de dos agentes inteligentes, cada agente está compuesto por una red de 3 capas que ha sido entrenado por separado y que en conjunto forman una estructura profunda de 6 capas. El sistema busca posicionarse como una herramienta de apoyo para facilitar la detección de parásitos de T. Cruzi, más no como un sistema que tiene la capacidad de diagnosticar directamente a un paciente, los resultados del sistema siempre deben ser validados por un técnico especializado en el campo de la salud.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/11911
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