1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Posgrado
  3. Morelos
  4. Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
  5. Tesis CENIDET
  6. Tesis de Maestría
  7. Tesis de Maestría en Computación

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dc.contributor.authorSoto Pina, Jose Luis%69205-
dc.creatorSoto Pina, Jose Luis%69205-
dc.date.accessioned2022-09-02T22:12:03Z-
dc.date.available2022-09-02T22:12:03Z-
dc.date.issued2021-02-02-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4435-
dc.descriptionEl modelo de Red Neuronal Pulso-Acoplada inspirado en estudios de la corteza visual de mamíferos, ha mostrado una adaptación natural para segmentación de imágenes debido a su naturaleza pulsante, lo que lo acerca más al modelo neuronal biológico. En un mundo donde la mayoría de las técnicas para segmentar y/o detectar bordes utilizan operadores locales sustentados en aproximaciones discretas de la primera y segunda derivada de los niveles de gris de la imagen, se propone el modelo ICM para dar solución al problema de segmentación de imágenes. En este trabajo se experimenta con la Red Neuronal de Intersección Cortical ICM (una de las variantes de las Redes Neuronales Pulso-Acopladas PCNN), como una alternativa para la segmentación de imágenes del cerebro humano, y se realiza un estudio comparativo que involucra diversos métodos de segmentación y métricas de evaluación.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleSegmentación Digital de Imágenes del Cerebro con el Modelo Neuronal de Intersección Corticales_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMejia Lavalle, Manuel%55801-
dc.contributor.directorMagadan Salazar, Andrea%70430-
dc.folio21-0103es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
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