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Temas VariosLibros ImpresosSistema de visión artificial para la identificación del signo de Frank

SINOPSIS DEL LIBRO:

El signo de Frank es una hendidura diagonal o pliegue cutáneo que inicia en el borde inferior del conducto auricular externo del pabellón auricular (oreja) y transcurre con un ángulo de 45º hacia el borde. La presencia de este pliegue debe alertar al personal médico, por su asociación con la enfermedad coronaria y puede ser interpretada como una alerta temprana de esta cardiopatía. En esta obra se presenta el diseño e implementación de un sistema de visión artificial para facilitar la identificación del signo de Frank por medio técnicas computacionales. Su determinación mediante estas técnicas, puede ser utilizada en actividades de tamizaje para la promoción y prevención de cardiopatías coronarias, y de esta manera contribuir a la disminución de la morbimortalidad asociada a esta enfermedad

Características:

Atributos LU
Año de Edición
2018
Descatalogado
SI
Tipo
Libro
Autor
"Guevara Mera, Ana María Aristizábal Trochez, José Miguel Vargas Cañas, Rubiel Vásquez López, Jairo Alfonso López Garzón, Nelson"
ISXN
9789585672451
Idioma
Español
Núm. Páginas
100
Peso (Físico)
110
Tamaño (Físico)
13 x 21 cm
Acabado (Físico)
Tapa Rústica
Título
Sistema de visión artificial para la identificación del signo de Frank
Biografía del Autor
Tabla de Contenido
Contenido 

Prólogo  

Introducción

La enfermedad coronaria y el signo de Frank  

El signo de Frank
Reconocimiento del signo: las facies 
Reconocimiento del signo: el tamizaje  

El pabellón auricular y el procesamiento digital de imágenes: 
tendencias

El pabellón auricular como marcador biométrico  
Modelado del pabellón auricular

Extracción de caracteristicas geométricas

Análisis biométrico del pabellón auricular  

Extracción de caracteristicas biométricas del pabellón auricular 
Análisis comparativo de técnicas biométricas que utilizan 
el pabellón auricular

Identificación del signo de Frank asistido por computador  

Adquisición de imágenes

Adecuación de la imagen: pre-procesamiento

Segmentación
Umbralización
Operaciones morfológicas
Esqueletización
 
Eliminación del ruido  
Filtro de realce de valles

Representación del signo de Frank
Transformada de Hough

Detección de líneas rectas  

Resultados

Funcionalidad del sistema

Pre-procesamiento

Segmentación

Extracción de características  

Determinación de la eficiencia
Dataset  
Matriz de confusión

Conclusiones y perspectivas futuras 
Conclusiones
Perspectivas  

Lista de referencias

Índice analítico

Sobre los autores 
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