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dc.contributor.advisorCASTILLO LIÑAN, AURELIO%226038-
dc.contributor.advisorGARCIA VIDAÑA, NORMA ALICIA%729239-
dc.contributor.advisorGODINEZ GARCIA, FRANCISCO JAVIER%242403-
dc.contributor.authorMORALES SILVA, CHRISTIAN EDUARDO-
dc.creatorMORALES SILVA, CHRISTIAN EDUARDO%1034298-
dc.date.accessioned2024-11-13T15:08:03Z-
dc.date.available2024-11-13T15:08:03Z-
dc.date.issued2024-09-20-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8472-
dc.descriptionEste artículo presenta un software desarrollado para mejorar la confiabilidad en la evaluación de la viabilidad espermática en bovinos, reduciendo los errores en los análisis tradicionales. El sistema emplea procesamiento avanzado de imágenes digitales y redes neuronales para clasificar morfológicamente los espermatozoides bovinos, utilizando técnicas como la segmentación por regiones y la umbralización de imágenes. Gracias a la utilización de Deep Learning, el sistema se adapta con el tiempo, alcanzando una precisión del 84 % en sus predicciones. Esta herramienta representa una mejora significativa para los programas de reproducción y mejora genética bovina, ya que permite realizar un análisis más eficiente y fiable. Además, su implementación se adapta a las condiciones de los centros ganaderos, lo que lo convierte en una solución accesible y rentable.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleANÁLISIS DE CALIDAD DEL SEMEN DE GANADO VACUNO CON FINES REPRODUCTIVOS, CON VISIÓN ARTIFICIALes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGERRERO RIVERA, RUBEN%46328-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Durangoes_MX
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