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dc.contributor.authorMercader Albaladejo, José Daniel 
dc.date.accessioned2020-05-22T16:29:16Z
dc.date.available2020-05-22T16:29:16Z
dc.date.issued2020-05-14
dc.description.abstractEn primer lugar debemos considerar al procesado de imagen como toda aquella herramienta o técnica que se utiliza sobre una imagen para mejorarla u obtener información de la misma. Estas técnicas pueden emplearse en cualquier ámbito. En este trabajo lo aplicaremos al campo de la medicina, mediante el tratamiento de las imágenes del fondo de nuestra retina (retinografías) para el tratamiento de una enfermedad oftalmológica, el glaucoma. Esta enfermedad afecta a gran parte de la población y a día de hoy no existe una cura, por ello es importante lograr un diagnóstico de la misma lo antes posible para frenar su evolución. Gracias al procesado de imagen podremos lograrlo al automatizar la detección de la excavación del anillo neurorretiniano, zona donde se conectan los axones del nervio óptico. Esto lo conseguiremos a partir de la segmentación del mismo basándonos en los niveles de intensidad en las retinografías. Buscamos separar la región de la excavación del resto de la imagen obteniendo una máscara binaria que corresponda a su forma. Para lograrlo deberemos realizar previamente una segmentación del disco óptico, zona del ojo donde se encuentra la excavación, a fin de trabajar con la imagen únicamente en la región de interés. En la segmentación del disco óptico haremos uso de operadores morfológicos del procesado de imagen, concretamente emplearemos como método el análisis granulométrico. Una vez realizado dicho análisis aproximaremos la región obtenida a una máscara binaria con forma circular. Tras la obtención de la segmentación del disco óptico comenzaremos a buscar la excavación. Trabajaremos con la retinografía sin venas y utilizaremos técnicas de inpainting para su eliminación, acto seguido continuaremos con una umbralización, basándonos en la intensidad de la excavación, ya que muestra un nivel muy alto respecto al resto de la imagen, y con ello obtendremos una máscara binaria de la zona que buscamos. Al igual que con el disco óptico realizaremos una aproximación, pero esta vez a una elipse, para que se ajuste lo máximo posible a la forma real que presenta esta región de la retina. Para analizar nuestros resultados, dividiremos las imágenes proporcionadas por la base de datos en válidas y no válidas, y tras ello compararemos nuestros resultados con las indicaciones dadas por expertos utilizando un índice de verosimilitud para así comprobar la veracidad de nuestros resultados. Concluiremos el trabajo hablando sobre la precisión de los métodos empleados y las mejoras posibles del mismo.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeDetection and segmentation of the excavation of the neuroretinal rim in retinal images by means of image processinges_ES
dc.titleDetección y segmentación de la excavación del anillo neurorretiniano en retinografías mediante procesado de imagenes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subjectTelecomunicaciónes_ES
dc.subjectTelecommunicationses_ES
dc.subjectTecnología de la informaciónes_ES
dc.subjectInformation technologyes_ES
dc.subjectTecnología de la comunicaciónes_ES
dc.subjectCommunication technologyes_ES
dc.subject.otherTeoría de la Señal y las Comunicacioneses_ES
dc.contributor.advisorMorales Sánchez, Juan 
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/8558
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería Industriales_ES
dc.contributor.departmentTecnologías de la Información y las Comunicacioneses_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco3325 Tecnología de las Telecomunicacioneses_ES


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