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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/12800
Título: | Desarrollo de un sistema de detección y clasificación de retinopatía diabética utilizando YOLOv8 |
Autor: | JOSÉ ANDRÉS ECHEVESTE VÁZQUEZ |
Contributor: | Carlos Villaseñor Mora |
Contributor's IDs: | info:eu-repo/dai/mx/cvu/167875 |
Resumen: | Esta tesis se centró en el desarrollo de un sistema de clasificación de grados de RD y detección de lesiones utilizando YOLOv8, un algoritmo de detección de objetos de última generación. La razón de utilizar este algoritmo fue debido a que presenta ventajas significativas en cuanto a velocidad y precisión, lo que lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real. Los objetivos de esta investigación fueron los siguientes: • Implementación del modelo YOLOv8 para la clasificación de imágenes de fondo de ojo en diferentes grados de la RD: normal, leve, moderada, severa, proliferativa y no graduable. • Detección y localización de lesiones asociadas a la RD: microaneurismas, hemorragias, exudados duros y exudados suaves. • Evaluación del rendimiento del modelo en términos de las métricas de rendimiento más comunes para clasificadores y detectores. • Análisis de las limitaciones del modelo y potenciales propuestas de mejora. |
Fecha de publicación: | sep-2024 |
Editorial: | Universidad de Guanajuato |
Licencia: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
URI: | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/12800 |
Idioma: | spa |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias Aplicadas |
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