Biblioteca Digital de VanguardiaProcesamiento de imágenes biomédicas mediante técnicas de deep learning
El presente proyecto está orientado a aplicar técnicas modernas de aprendizaje en redes neuronales profundas (Deep Learning, DL) a problemas de procesamiento de imágenes biomédicas. Las métodos actuales de generación de imágenes biomédicas (tales como Tomografía Computada, Resonancia Magnética, Tom...
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bdigital.uncu.edu.ar/14412 |
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| author | Mato, Germán |
| author2 | Curiale, Ariel Hernán; Cardenas, Rodrigo; Kloster, Matías Alejandro; Colavecchia, Flavio; Ziemecki Burgos, Andrés Augusto |
| author_facet | Curiale, Ariel Hernán; Cardenas, Rodrigo; Kloster, Matías Alejandro; Colavecchia, Flavio; Ziemecki Burgos, Andrés Augusto Mato, Germán |
| author_sort | Mato, Germán |
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| description | El presente proyecto está orientado a aplicar técnicas modernas de aprendizaje en redes neuronales profundas (Deep Learning, DL) a problemas de procesamiento de imágenes biomédicas. Las métodos actuales de generación de imágenes biomédicas (tales como Tomografía Computada, Resonancia Magnética, Tomografía por Emisión de Positrones o imágenes generadas con microscopios) dan lugar a una gran cantidad de datos que requieren de métodos automáticos para ser procesados adecuadamente minimizando la continua intervención de personal calificado. |
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| id | uncu-14412 |
| institution | Biblioteca Digital - UNCUYO |
| language | Español |
| publishDate | 2019 |
| record_format | ojs |
| spelling | uncu-144122020-06-10T12:15:29Z Procesamiento de imágenes biomédicas mediante técnicas de deep learning Processing of biomedical images using deep learning techniques Mato, Germán Diagnóstico por imagen Neurociencias Espectroscopía de resonancia magnética Aprendizaje profundo El presente proyecto está orientado a aplicar técnicas modernas de aprendizaje en redes neuronales profundas (Deep Learning, DL) a problemas de procesamiento de imágenes biomédicas. Las métodos actuales de generación de imágenes biomédicas (tales como Tomografía Computada, Resonancia Magnética, Tomografía por Emisión de Positrones o imágenes generadas con microscopios) dan lugar a una gran cantidad de datos que requieren de métodos automáticos para ser procesados adecuadamente minimizando la continua intervención de personal calificado. The present project is oriented to apply modern learning techniques in deep neural networks (Deep Learning, DL) to problems of biomedical image processing. The current methods of biomedical imaging (such as Computed Tomography, Magnetic Resonance Imaging, Positron Emission Tomography or images generated with microscopes) give rise to a large amount of data that requires automatic methods to be processed properly while minimizing the continuous intervention of qualified staff. Curiale, Ariel Hernán; Cardenas, Rodrigo; Kloster, Matías Alejandro; Colavecchia, Flavio; Ziemecki Burgos, Andrés Augusto 2019-01-01 spa Mendoza 2019-2021 info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/other info:ar-repo/semantics/proyecto de investigación info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Creative Commons 2.5.ar application/pdf http://bdigital.uncu.edu.ar/14412 |
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