{"id":100337,"date":"2018-03-11T10:21:46","date_gmt":"2018-03-11T10:21:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/contribuciones-a-la-segmentacion-de-imagenes-mediante-algoritmos-de-clasificacion-automatica\/"},"modified":"2018-03-11T10:21:46","modified_gmt":"2018-03-11T10:21:46","slug":"contribuciones-a-la-segmentacion-de-imagenes-mediante-algoritmos-de-clasificacion-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/pais-vasco-euskal-herriko-unibertsitatea\/contribuciones-a-la-segmentacion-de-imagenes-mediante-algoritmos-de-clasificacion-automatica\/","title":{"rendered":"Contribuciones a la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante algoritmos de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Eduardo Ren\u00e9 Concepci\u00f3n Morales <\/strong><\/h2>\n<p>Los m\u00e9todos de clustering, o clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica, constituyen un grupo importante de herramientas de an\u00e1lisis de datos. Estos m\u00e9todos son utilizados para el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas con el objetivo de identificar y categorizar las formas o funciones de tejidos y \u00f3rganos, proceso \u00e9ste entendido como segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes.  el objetivo principal de esta tesis ha sido el estudio de los algoritmos existentes para tratar problemas de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica tratando de incorporar nuevas aproximaciones.  se apoya la idea de que los modelos que describan las relaciones espaciales entre los objetos pueden ser \u00fatiles para su clasificaci\u00f3n.  el objeto principal de inter\u00e9s de esta investigaci\u00f3n lo constituyen los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica que traten de preservar la estructura espacial de los objetos.  se ha realizado un a investigaci\u00f3n de las relaciones espaciales entre los objetos de un conjunto tomando como base el concepto de autocorrelaci\u00f3n espacial, as\u00ed como un estudio te\u00f3rico sobre los m\u00e9todos de clustering con restricciones contig\u00ed\u00bcidad.  las principales contribuciones incluyen la introducci\u00f3n de versiones modificadas de los \u00edndices de autocorrelaci\u00f3n espacial de moran y geary, logrando establecer su complementariedad. Se propone un \u00edndice de autocorrelaci\u00f3n espacial a partir del concepto de variabilidad local de lebart.  se asocian \u00edndices locales a cada uno de los \u00edndices globales de autocorrelaci\u00f3n espacial que posibilitan profundizar en el conocimiento de la estructura espacial de los datos.  se define un \u00edndice de autocorrelaci\u00f3n espacial asociado a particiones, cb, que toma en cuenta \u00fanicamente las fronteras entre las clases de una partici\u00f3n.  se presenta el estudio te\u00f3rico de un m\u00e9todo de agrupamiento jer\u00e1rquico aglomerativo con restricciones de contig\u00ed\u00bcidad.  se introduce un algoritmo con una funci\u00f3n de desemejanza que toma en cuenta las relaciones de contig\u00ed\u00bcidad impuestas sobre los datos y se analizan sus propiedades. Se demuestra que la jerarqu\u00eda de clusters que se obtiene con el m\u00e9todo propuesto al utilizar una estrategia aglomerativa restringida a la fusi\u00f3n de clusters adyacentes es libre de inversiones.  se presentan resultados experimentales que brindan evidencia emp\u00edrica del comportamiento del m\u00e9todo propuesto en el caso de la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Contribuciones a la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante algoritmos de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Contribuciones a la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante algoritmos de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Eduardo Ren\u00e9 Concepci\u00f3n Morales <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Pa\u00eds vasco\/euskal herriko unibertsitatea<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 16\/04\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jes\u00fas Mar\u00eda Yurramendi Mendizabal<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 ram\u00f3n Dorronsoro ibero <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Miguel Garcia-santesmases martin-tesorero (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Ruiz shulcloper (vocal)<\/li>\n<li>pedro Larra\u00f1aga mugica (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Eduardo Ren\u00e9 Concepci\u00f3n Morales Los m\u00e9todos de clustering, o clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica, constituyen un grupo importante de herramientas 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