EVALUACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LAS IMÁGENES DE CÉLULAS DEL CÉRVIX USANDO RASGOS DE TEXTURAS Y MORFOLÓGICOS / EVALUATION AND CLASSIFICATION OF THE IMAGES OF CELLS OF THE CERVIX USING TEXTURAL AND MORPHOLOGICAL FEATURES

Autores/as

  • Yosmany Tejera Marante Universidad de Ciego de Ávila Máximo Gómez Báez
  • Yoelkis Hernandez Victor Universidad de Ciego de Ávila Máximo Gómez Báez

Palabras clave:

células del cérvix, clasificación, normal y anómala, rasgos morfológicos, rasgos de textura.

Resumen

El análisis de imágenes de células del cervix extraídas a través de la citología cervical es utilizado para la detección de anormalidades en las células, así como el estadio en que se encuentra el carcinoma detectado. En este articulo se presenta una evaluación experimental para la clasificación de las células cervicales en las condiciones normal y anómala, basándose solamente en las características extraídas de la región ocupada por el núcleo, sin hacer uso de las características del citoplasma y utilizando como atributos de entrada lo rasgos morfológicos y de texturas. Las técnicas de clasificación fueron realizadas por los algoritmos, Máquinas de Soporte Vectorial (MSV), los clasificadores de k vecinos más cercanos (kNN), árboles de decisión generados mediante C45, las técnicas estadísticas de clasificación como Regresión Logística y el perceptrón multicapa o MLP (Multi-Layer Perceptron). Este trabajo tiene como objetivo comparar los resultados de los algoritmos de clasificación de células cervicales en imágenes digitales usando como atributos de entrada rasgos morfológicos y rasgos de textura.

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Publicado

16-01-2020

Cómo citar

Tejera Marante, Y., & Victor, Y. H. (2020). EVALUACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LAS IMÁGENES DE CÉLULAS DEL CÉRVIX USANDO RASGOS DE TEXTURAS Y MORFOLÓGICOS / EVALUATION AND CLASSIFICATION OF THE IMAGES OF CELLS OF THE CERVIX USING TEXTURAL AND MORPHOLOGICAL FEATURES. Universidad & Ciencia, 9(1), 58–68. Recuperado a partir de https://revistas.unica.cu/index.php/uciencia/article/view/1288

Número

Sección

Artículos Originales