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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/12800
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.contributor | Carlos Villaseñor Mora | es_MX |
dc.creator | JOSÉ ANDRÉS ECHEVESTE VÁZQUEZ | es_MX |
dc.date.accessioned | 2024-10-07T16:02:59Z | - |
dc.date.available | 2024-10-07T16:02:59Z | - |
dc.date.issued | 2024-09 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/12800 | - |
dc.description.abstract | 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. | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
dc.subject.classification | CLE- Maestría en Ciencias Aplicadas | es_MX |
dc.title | Desarrollo de un sistema de detección y clasificación de retinopatía diabética utilizando YOLOv8 | es_MX |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/12 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/1203 | es_MX |
dc.subject.keywords | Retinopatía diabética - Detección de lesiones | es_MX |
dc.subject.keywords | YOLOv8 (Red neuronal) | es_MX |
dc.subject.keywords | Procesamiento de imágenes | es_MX |
dc.subject.keywords | Microaneurismas | es_MX |
dc.subject.keywords | Hemorragias | es_MX |
dc.subject.keywords | Exudados duros | es_MX |
dc.subject.keywords | Exudados suaves | es_MX |
dc.subject.keywords | Visión por computadora | es_MX |
dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial – Aplicaciones | es_MX |
dc.contributor.id | info:eu-repo/dai/mx/cvu/167875 | es_MX |
dc.contributor.role | director | es_MX |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
dc.contributor.two | JULIO CESAR ARMAS PEREZ | es_MX |
dc.contributor.idtwo | info:eu-repo/dai/mx/cvu/169793 | es_MX |
dc.contributor.roletwo | director | es_MX |
Appears in Collections: | Maestría en Ciencias Aplicadas |
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JOSÉ ANDRÉS ECHEVESTE VÁZQUEZ_TesisMtria24.pdf | 5.27 MB | Adobe PDF | View/Open |
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