Please use this identifier to cite or link to this item: http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1857
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor31249es_ES
dc.contributor.otherhttps://orcid.org/0000-0002-7337-8974-
dc.coverage.spatialGlobales_ES
dc.creatorEscobar Hernández, María de la Luz-
dc.creatorDe la Rosa Vargas, José Ismael-
dc.creatorMedina Carnicer, Rafael-
dc.creatorLuna Chacón, Francisco Javier-
dc.date.accessioned2020-04-29T15:43:17Z-
dc.date.available2020-04-29T15:43:17Z-
dc.date.issued2010-03-
dc.identifierinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.identifier.isbn978-607-7678-41-0es_ES
dc.identifier.urihttp://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1857-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.48779/fha2-qx34-
dc.description.abstractEl Análisis en Componentes Independientes (ICA de sus siglas en inglés) es un método reciente de análisis de datos, el cuál ha sido estudiado y utilizado en muchas aplicaciones principalmente en el área de las comunicaciones y procesamiento de imágenes. El objetivo de nuestro trabajo es retomar este método (para el cual hay pocas aplicaciones en el área de la médicina) y auxiliándose de un filtrado en el dominio de la frecuencia (FF), restaurar imágenes mastográficas que suponemos fueron afectadas por el movimiento del paciente durante la toma de la radiografía. Se parte de imágenes de prueba y luego reales degradas por un movimiento lineal, a las cuales se les agrega ruido Gaussiano. Para verificar los resultados obtenidos se ha realizado una comparación entre nuestro algoritmo (ICA FF) y el de Richardson-Lucy (R–L). Algunos resultados obtenidos por el algoritmo R–L parecen ser mejor para ciertas regiones de las imágenes, sin embargo nuestro algoritmo tiene mejor comportamiento en lo general cualitativa y cuantitativamente.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Zacatecases_ES
dc.relation.urigeneralPublices_ES
dc.rightsAtribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rightsAtribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.sourceSexto encuentro de Investigación en Ingeniería Eléctrica - ENINVIE'10, UAZ - UAIE, pp. 89-94, Zacatecas, Zac., Marzo 24 y 25, 2010.es_ES
dc.subject.classificationINGENIERIA Y TECNOLOGIA [7]es_ES
dc.subject.otherFiltrado de imágeneses_ES
dc.subject.otherAnálisis en Componentes Independienteses_ES
dc.titleRestauración de imágenes utilizando ICA y filtrado frecuencial aplicado a mastografíaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferencePaperes_ES
Appears in Collections:*Documentos Académicos*-- M. en Ciencias del Proc. de la Info.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
37_Escobar_DelaRosa ENINVIE 2010.pdfEscobar_DelaRosa ENINVIE 20101,47 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons