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dc.contributor.advisorCastañeda Aphan, Benjamínes_ES
dc.contributor.advisorLavarello Montero, Robertoes_ES
dc.contributor.authorTicona Huaroto, Javier Eduardoes_ES
dc.date.accessioned2017-08-26T22:33:30Zes_ES
dc.date.available2017-08-26T22:33:30Zes_ES
dc.date.created2017es_ES
dc.date.issued2017-08-26es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/9242es_ES
dc.description.abstractLa Tuberculosis es una de las enfermedades más letales a nivel mundial. Los esfuerzos en salud pública están dirigidos a la temprana detección de los casos bacilíferos, ya que son la fuente de infección. En el mundo la detección se realiza mediante baciloscopía, que consiste en la observación de muestras de esputo para identificar y contar bacilos con la ayuda de un microscopio. Sin embargo, el procedimiento es subjetivo y consume excesivo tiempo al personal de salud. El presente estudio tiene como objetivo identificar bacilos en imágenes digitales captadas desde el microscopio. Dichas imágenes muestran bacilos y otros artefactos con el mismo color. Ambos tipos de estructura se almacenaron y etiquetaron individualmente conformando la base de datos. Se analizó el espectro de magnitudes de los descriptores de Fourier de dichas estructuras, con el fin de seleccionar los necesarios para la óptima caracterización e identificación. Mediante el método sub-óptimo de selección de características hacia atrás (backward feature selection) se determinó los 14 descriptores que mejor discriminan entre las clases. Para comprobar este método se diseño un programa que procesó las 480 estructuras de la base de datos. Dicho programa obtuvo un porcentaje de acierto de 96.86%, una sensibilidad de 100% y una especificidad de 91.47% El estudio demuestra que es posible la identificación de bacilos mediante la clasificación de descriptores de Fourier previamente seleccionados. Estos resultados sugieren que las técnicas de procesamiento de imágenes digitales tienen el potencial de agilizar el diagnóstico de Tuberculosis.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_ES
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectProcesamiento de imágenes digitales--Algortimoses_ES
dc.subjectDiagnóstico por imágenes--Técnicas digitaleses_ES
dc.subjectDiagnóstico por imágenes--Detección automáticaes_ES
dc.subjectDiagnóstico por imágenes--Tuberculosises_ES
dc.titleAnálisis de características de forma del bacilo de koch para detección automática de tuberculosis en imágenes digitaleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Electrónicoes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónicaes_ES


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