Resumen

El problema más comúnmente encontrado en los sistemas de visión incluye su capacidad para ser suficiente para diferentes escenas que contienen el objeto de interés a ser detectado. Generalmente, los diferentes fondos en los que se encuentran los objetos de interés disminuyen significativamente el rendimiento de los sistemas de visión. En este trabajo, diseñamos un sistema de aprendizaje automático de ventanas deslizantes para el reconocimiento y detección de ventrículos izquierdos en imágenes cardíacas de resonancia magnética. Aprovechamos la capacidad de las redes neuronales artificiales para hacer frente a algunas de las inevitables restricciones de escena encontradas en tareas de detección de objetos médicos. Entrenamos una red neuronal de retropropagación en muestras de ventrículos izquierdos y no izquierdos. Reformulamos la tarea de detección de ventrículos izquierdos como un problema de aprendizaje automático y empleamos un sistema inteligente (red neuronal de retropropagación) para lograr la tarea de detección. Tratamos el problema de detección de ventrículo izquier

• Materias:Modelo Matemático Superálgebras Gráfico bipartito Números trapezoidales
• Subjects:Mathematical model Superalgebras Bipartite graph Trapezoidal numbers
• Palabras claves:Sistemas de visión; Detección de objetos; Ventanas deslizantes; Aprendizaje automático; Red neuronal; Ventrículo izquierdo
• Keywords:Vision systems; Object detection; Sliding windows; Machine learning; Neural network; Left ventricle