1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Licenciatura
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorChávez Fragoso, Gonzalo Adán-
dc.date.accessioned2024-07-19T14:12:33Z-
dc.date.available2024-07-19T14:12:33Z-
dc.date.issued2017-01-01-
dc.identifier.govdocLMATA .12011 2016-
dc.identifier.otherAT21162-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/5157-
dc.descriptionPara la caracterización de los tipos de fibras presentes en músculos esqueléticos de los organismos se emplean tinciones histoquímicas. La identificación y clasificación de esas fibras se lleva a cabo visualmente por un experto investigador, lo que conlleva una considerable inversión de recursos y tiempo. Por lo anterior, se desarrolló un sistema computacional que permite la automatización de la tarea de clasificación de las fibras musculares en un menor tiempo y alto grado de eficiencia. Para tal propósito, se emplean herramientas computacionales tales como algoritmos de minería de datos, inteligencia artificial y de reconocimiento de patrones, implementados en el lenguaje de programación Java, lo que garantiza un soporte multiplataforma. Los algoritmos usados son K-means, Fuzzy c-means, Mapas auto organizados de Kohonen y un algoritmo de aprendizaje supervisado por el experto. Los resultados obtenidos de dicho sistema pueden ser almacenados en hojas de cálculo pues dada su alta compatibilidad permiten alimentar otros sistemas que realicen otro tipo de análisis, por ejemplo determinar la dimensión fractal de un grupo de fibras del mismo tipo para distinguir si se encuentran distribuidas aleatoriamente o no. Este sistema se utiliza para posteriormente hacer posible la determinación de patrones de distribución y organización de las fibras de los músculos, tanto en condiciones normales como patológicas. Los resultados obtenidos a partir de los distintos análisis realizados, permiten establecer que el sistema computacional desarrollado realiza un análisis de los tipos de fibras con un buen grado de eficiencia, reduciendo hasta un 90% el tiempo de procesamiento, pero que al ser asistido por un experto mejora notoriamente su eficacia.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherICBI-BD-UAEHes_ES
dc.subjectAnalíticaes_ES
dc.subjectMatemáticases_ES
dc.subjectMultiparidades_ES
dc.subjectMetabolismoes_ES
dc.subjectOxidativoes_ES
dc.titleSoftware para la clasificación de fibras musculares en imágenes histológicas.es_ES
dc.title.alternativeMatemáticas Aplicadases_ES
dc.typeTesises_ES
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