Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1421| Title: | Mejoramiento de la luminosidad de imágenes digitales del cerebro humano mediante redes neuronales pulso acopladas |
| Authors: | Aguilar Dominguez, Kevin Salvador%856948 |
| metadata.dc.subject.other: | imágenes RedesNeuronales InterseccionCortical |
| Issue Date: | 2019-06-28 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | Las imágenes digitales son ampliamente utilizadas en el área de medicina, pero éstas pueden ser degradadas por diversos factores. Las imágenes degradadas en su luminosidad generan un problema para su correcto análisis, ya que tienen un rango dinámico corto y bajo contraste. La necesidad de obtener imágenes de buena calidad y la tendencia del aumento de la resolución de las imágenes, exigen nuevas técnicas para resolver este problema en menor tiempo, por eso es necesario buscar paradigmas que puedan aprovechar el cómputo en paralelo como los son las Redes Neuronales Artificiales Pulso-Acopladas. En este documento se propone e implementan dos métodos basados en el Modelo de Intersección Cortical para mejorar la luminosidad en imágenes médicas del cerebro humano. La experimentación realizada muestra que los métodos propuestos son competitivos. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Kevin_Salvador_Aguilar_Dominguez_2019.pdf | Tesis | 6.01 MB | Adobe PDF | View/Open |
| MC_Kevin_Salvador_Aguilar_Dominguez.pdf Until 3021-06-21 | Cesión de derechos | 147.18 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License
