Eigenfungi. Desarrollo de un método de Data Mining para la detección automática de patrones en microscopía aplicada a micología médica

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En este trabajo desarrollamos un método automático para el reconocimiento de especies de hongos microscópicos, que denominamos eigenfungi. Está basado en la metodología para reconocimiento de rostros denominada eigenfaces, a la que se le introducen varias modificaciones que mejoran su exactitud en e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Ricillo, Marcela Leticia
Otros Autores: Bustos, Oscar Humberto
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2007
Materias:
EIGENFUNGI
EIGENFACES
FISHERFACES
HONGOS MICROSCOPICOS
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES
ANALISIS DISCRIMINANTE
TRANSFORMADA DE HOTELLING
MICROSCOPIC FUNG
PATTERN RECOGNITION
PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
DISCRIMINANT ANALYSIS
HOTELLING TRANSFORM
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4318_Ricillo
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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Ricillo, Marcela Leticia
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description En este trabajo desarrollamos un método automático para el reconocimiento de especies de hongos microscópicos, que denominamos eigenfungi. Está basado en la metodología para reconocimiento de rostros denominada eigenfaces, a la que se le introducen varias modificaciones que mejoran su exactitud en el análisis de imágenes microscópicas de hongos. En los últimos años se registra un incremento en las infecciones causadas por hongos. Debido a la necesidad de entrenamiento específico que requiere el análisis microscópico, el diseño e implementación de herramientas informáticas que asistan al personal recibe creciente atención. Este método transforma las imágenes y aplica técnicas propias de Data Mining, considerando al conjunto de imágenes como una base de datos. Se fundamenta en la aplicación en imágenes del Análisis de Componentes Principales (PCA) que descompone datos multidimensionales a un subespacio de menor dimensión pero preservando las características esenciales de los datos tratados. No necesita de recortes manuales de los objetos por parte del experto humano y requiere de pocas imágenes para el entrenamiento. Para la elaboración y validación de la metodología, se estudiaron imágenes de hongos microscópicos de las seis especies principales de dermatofitos, obtenidas de muestras provistas por el Departamento de Micología del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI), ANLIS “Carlos G. Malbrán”. Se compararon los resultados obtenidos, con variantes del algoritmo PCA (generación de multiespacios, utilización de distancia Manhattan, combinación con preprocesamientos), y posteriormente con otro método de Data Mining aplicado al reconocimiento de rostros llamado fisherfaces que se basa en el Análisis Discriminante.
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