Autoencoders para la extracción de descriptores en imágenes hiperespectrales de la piel
En este estudio, presentamos un enfoque innovador para la extracción de indicadores clave a partir de imágenes hiperespectrales de la piel facial, utilizando técnicas de aprendizaje profundo. La detección temprana y el diagnóstico preciso de enfermedades cutáneas son de suma importancia en la salud...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177103 |
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I19-R120-10915-1771032025-03-06T20:07:11Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177103 Autoencoders para la extracción de descriptores en imágenes hiperespectrales de la piel Toledo Margalef, Pablo Navarro, Pablo Hünemeier, Tábita Pereira, Alexandre C. Gonzalez-Josee, Rolando 2024-08 2024 2025-03-06T12:44:23Z es Ciencias Informáticas autoencoders deep learning imágenes hiperespectrales dermatología En este estudio, presentamos un enfoque innovador para la extracción de indicadores clave a partir de imágenes hiperespectrales de la piel facial, utilizando técnicas de aprendizaje profundo. La detección temprana y el diagnóstico preciso de enfermedades cutáneas son de suma importancia en la salud pública, especialmente considerando su asociación con afecciones graves como el melanoma. Nuestro método codifica las imágenes mediante autoencoders, los cuales son procesados a través de un análisis de componentes principales (PCA) para identificar patrones significativos para la piel. Estos indicadores no solo capturan características visuales, como tono y textura, sino que también muestran correlaciones con mediciones clínicas cruciales, incluida la presión arterial y los niveles de colesterol, lo cual proporcionar indicadores útiles en la evaluación de la salud cutánea. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 18-21 |
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En este estudio, presentamos un enfoque innovador para la extracción de indicadores clave a partir de imágenes hiperespectrales de la piel facial, utilizando técnicas de aprendizaje profundo. La detección temprana y el diagnóstico preciso de enfermedades cutáneas son de suma importancia en la salud pública, especialmente considerando su asociación con afecciones graves como el melanoma. Nuestro método codifica las imágenes mediante autoencoders, los cuales son procesados a través de un análisis de componentes principales (PCA) para identificar patrones significativos para la piel. Estos indicadores no solo capturan características visuales, como tono y textura, sino que también muestran correlaciones con mediciones clínicas cruciales, incluida la presión arterial y los niveles de colesterol, lo cual proporcionar indicadores útiles en la evaluación de la salud cutánea. |
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