Segmentación de Imágenes Médicas Digitales mediante Técnicas de Clustering

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dc.creator Lorca T., Gustavo
dc.creator Arzola R., José
dc.creator Pereira B., Osvaldo
dc.date 2010-07-19
dc.date.accessioned 2020-01-10T00:00:59Z
dc.date.available 2020-01-10T00:00:59Z
dc.identifier http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/428
dc.identifier 10.32911/as.2010.v3.n1.428
dc.identifier.uri http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/3875
dc.description En este trabajo se emplea técnicas de Clustering en la segmentación de imágenes médicas digitales para ser utilizadas en la reconstrucción de modelos anatómicos 3D a partir del estándar Digital Images and Comunication in Medicine (DICOM) con el fin de mejorar los resultados reportados en las fuentes bibliográficas. Son expuestos los algoritmos de Clustering Particional implementados y los resultados alcanzados con estos. Se compara entre sí los resultados alcanzados con ayuda de los métodos K-means y Fuzzy K-means y se recomienda procedimientos para la inicialización de los centroides. es-ES
dc.format application/pdf
dc.language spa
dc.publisher Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo es-ES
dc.relation http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/428/399
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dc.relation 10.32911/as.2010.v3.n1.428.g399
dc.source Aporte Santiaguino; Vol. 3, Núm. 1 (2010): Enero-Junio; pág. 108-116 es-ES
dc.source 2616-9541
dc.source 2070-836X
dc.title Segmentación de Imágenes Médicas Digitales mediante Técnicas de Clustering es-ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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