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dc.contributor.advisorFlórez Valencia, Leonardo
dc.contributor.authorLedezma Garrido, Willmar
dc.date.accessioned2015-01-19T00:30:05Z
dc.date.accessioned2016-01-13T21:01:15Z
dc.date.accessioned2020-04-16T17:56:05Z
dc.date.accessioned2023-05-11T19:37:05Z
dc.date.available2015-01-19T00:30:05Z
dc.date.available2016-01-13T21:01:15Z
dc.date.available2020-04-16T17:56:05Z
dc.date.available2023-05-11T19:37:05Z
dc.date.created2012
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/117180
dc.description.abstractEl cáncer de pulmón es uno de los mas comunes en el mundo y los nódulos pulmonares son su principal indicador de alerta temprana para su diagnóstico. Se presenta un proyecto para la detección de nódulos pulmonares con el uso de máquinas de soporte vectorial (svm), usando el kernel función de base radial gausiana (RBFG), previo a la aplicación de la svm, se hace un trabajo de procesamiento de imágenes que incluye la extracción de la región de interés y extracción de las características que identifican los nódulos, para estructurar las matrices para el funcionamiento de la svm. Los resultados obtenidos en términos del coeficiente kappa son buenos.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMáquinas de vectores soporte (svm)spa
dc.subjectImágenes TACspa
dc.subjectNódulos pulmonaresspa
dc.titleMáquinas de soporte vectorial (svm) para la detección de nódulos pulmonares en tomografía axial computarizada (tac)spa


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