Evaluación de máquinas de aprendizaje para la segmentación de imágenes de resonancia magnética

Authors

  • Ximena Magdalena Universidad del Valle
  • Carlos Ferrin Universidad del Valle
  • Humberto Loaiza Universidad del Valle

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i24.1209

Keywords:

Segmentación, máquinas de aprendizaje, clasificación

Abstract

Existen diferentes métodos de segmentación de imágenes, sin embargo, es importante poder evaluar los resultados y poder identificar el método más preciso para una aplicación específica. En este documento se describe un sistema de evaluación de máquinas de aprendizaje para la segmentación de imágenes de resonancia magnética. El sistema permite seleccionar y visualizar las características que se tendrán en cuenta en el proceso de clasificación, definir las clases, realizar el entrenamiento de las máquinas de aprendizaje, ejecutar la clasificación, obtener la segmentación de la imagen, y finalmente comparar los resultados de la segmentación mediante la distancia de Hausdorff.

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Published

2022-03-07 — Updated on 2014-07-02

How to Cite

[1]
. X. . Magdalena, C. . Ferrin, and H. . Loaiza, “Evaluación de máquinas de aprendizaje para la segmentación de imágenes de resonancia magnética”, RCTA, vol. 2, no. 24, pp. 64–69, Jul. 2014.

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