info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Segmentación y clasificación de patologías en Imágenes médicas usando transformadas discretas
Autor
LUIS DAVID LARA RODRIGUEZ
Resumen
En esta tesis presento un nuevo método usando transformadas discretas para segmentar
exudados y vasos sanguíneos en retinografías. Para obtener la separación de los objetos
deseados respecto del fondo, primero se hace una corrección de iluminación usando un filtro
homomórfico debido a que ésta no es uniforme en la retinografía. Para distinguir los objetos
del fondo se propone el uso de un filtro pasa banda super-Gaussiano en el dominio de la
transformada de coseno discreto (DCT, por sus siglas en inglés). El filtrado solo es aplicado
al canal verde de la retinografía, ya que éste contiene toda la información relevante de las
patologías que pueden estar presentes en los objetos a segmentar. Para separar los exudados
en la imagen filtrada con la DCT, se le aplica una corrección gamma para realzar el contraste
de los objetos con respecto al fondo; a esta imagen se le aplica el método de umbralización
global de Otsu para binarizarla y se enmascara con el área efectiva de la retinografía.
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