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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorCarlos Medina Betancourtes_MX
dc.date.accessioned2024-03-19T16:37:45Z-
dc.date.available2024-03-19T16:37:45Z-
dc.date.issued2024-01-10-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/10481-
dc.description.abstractEl glaucoma es considerado el ladrón de la visión humana, es la principal causa de ceguera irreversible a nivel mundial y en la actualidad no se ha encontrado una cura para ella. Sus síntomas son imperceptibles en las primeras etapas de la enfermedad, por lo que su detección temprana es de vital importancia. Se diagnostica midiendo las dimensiones del disco y copa ópticos localizados en la cabeza del nervio del ojo humano. En los pacientes con glaucoma este tamaño de la copa óptica se agranda mientras que el del disco óptico se mantiene igual. Para llegar a la conclusión si una persona tiene glaucoma se utiliza la relación copa -disco, el cual es el indicativo más usado para el diagnóstico de esta enfermedad. Este artículo se basa en desarrollar una metodología para la detección del glaucoma de forma automática a partir de imágenes de fondo de ojo mediante esta relación copa -disco (RCD). Se extrae la región de interés seguido de un preprocesamiento para tratar las imágenes y posteriormente, la segmentación de las áreas mediante el método no supervisado K-Means, el cual agrupa los pixeles correspondientes a cada área del disco y copa ópticos respectivamente. Un posprocesamiento le continua para mejorar la segmentación y el cálculo de este indicativo (RCD). El desempeño de la metodología implementada se evaluó en 48 imágenes de la base de datos DRISHTI-GS, de las cuales 33 son glaucomatosas y 15 pertenecientes a individuos con visión normal, obteniendo una precisión de 72.5% en general y un 86% para las imágenes glaucomatosas, teniendo un error medio de 0.11.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/4208es_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceJóvenes en la Ciencia: Congreso Internacional de electrónica y cómputo aplicado 2023, Vol. 25 (2024)es_MX
dc.titleDetección automática de glaucoma mediante segmentación dela copa y disco ópticosa través de imágenes de fondo de ojo usando el método de agrupamiento de regiones K-Meanses_MX
dc.title.alternativeAutomatic glaucoma detection by segmentation of opticalcup and disc from fundus images using K-Means region clustering methoden
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/3es_MX
dc.subject.keywordsDetección de glaucomaes_MX
dc.subject.keywordsImágenes de fondo de ojoes_MX
dc.subject.keywordsSegmentaciónes_MX
dc.subject.keywordsPre-procesamientoes_MX
dc.subject.keywordsPos-procesamientoes_MX
dc.subject.keywordsRelación copa-discoes_MX
dc.subject.keywordsK-Meanses_MX
dc.subject.keywordsGlaucoma detectionen
dc.subject.keywordsFundus imagingen
dc.subject.keywordsSegmentationen
dc.subject.keywordsPre-processingen
dc.subject.keywordsPost-processingen
dc.subject.keywordsGlass-to-disc ratioen
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoLUIS MANUEL LEDESMA CARRILLOes_MX
dc.creator.threeEDUARDO CABAL YEPEZes_MX
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/386367es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/37853es_MX
Appears in Collections:Revista Jóvenes en la Ciencia



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