Herramienta de código abierto para la construcción automática de cariogramas
En este trabajo se presenta una herramienta de código abierto -según nuestro conocimiento, no existente hasta el momento- para automatizar la construcción del cariograma a partir de imágenes segmentadas de cromosomas en metafase. La solución se edifica en base a técnicas de visión computacional y ap...
Guardado en:
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| Formato: | Objeto de conferencia Resumen |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71201 http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/cais-5.pdf |
| Aporte de: |
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I19-R120-10915-71201 |
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Universidad Nacional de La Plata |
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Español |
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Ciencias Informáticas cariograma código abierto |
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Ciencias Informáticas cariograma código abierto Vizzarri, Cristian Martínez, César E. Gerard, Matías Herramienta de código abierto para la construcción automática de cariogramas |
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Ciencias Informáticas cariograma código abierto |
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En este trabajo se presenta una herramienta de código abierto -según nuestro conocimiento, no existente hasta el momento- para automatizar la construcción del cariograma a partir de imágenes segmentadas de cromosomas en metafase. La solución se edifica en base a técnicas de visión computacional y aprendizaje automático, investigando sobre ellas y su aplicabilidad. La parte lógica ( back-end ) de la herramienta está compuesta por dos arquitecturas de redes neuronales de última generación: una red neuronal convolucional dedicada a la caracterización de los cromosomas mediante extracción de características sobre las imágenes y un clasificador posterior basado en máquinas de aprendizaje extremo. La codificación del sistema base se realizó en Python y librerías relacionadas empleadas para el preprocesado de las imágenes y construcción de los modelos neuronales. La interfaz gráfica de usuario ( front-end ) que muestra por pantalla la información resultante fue desarrollada empleando el framework Electron.js , el cual que permite desarrollar aplicaciones de escritorio usando tecnologías web (HTML, CSS y JavaScript). |
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Vizzarri, Cristian Martínez, César E. Gerard, Matías |
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