Sistema de procesamiento de imágenes para la identificación de biomarcadores en las etapas de la retinopatía diabética

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dc.contributor.authorHerrera Chávez, Andre Ivann
dc.contributor.codirectorMontiel Ross, Oscar Humberto
dc.contributor.directorFlores Fuentes, Wendy
dc.coverage.placeofpublicationMexicali, Baja California.
dc.date.accessioned2026-04-19T21:52:31Z
dc.date.available2026-04-19T21:52:31Z
dc.date.created2025
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali.
dc.degree.grantorTesis de Maestría / master Thesis.
dc.degree.nameMaestría y Doctorado en Ciencias e Licenciatura.
dc.description.abstractEsta tesis tiene como propósito el desarrollo de un sistema especializado de procesamiento de imágenes para la detección y segmentación de biomarcadores asociados a las etapas de la retinopatía diabética. El sistema propuesto integra técnicas avanzadas de visión por computadora y aprendizaje profundo, empleando arquitecturas como CNN (de sus siglas en inglés, Convolutional Neural Networks) y ViT (de sus siglas en inglés, Visión Transformers) para la clasificación de imágenes. Así como, SAM (de sus siglas en inglés, Segment Anything Model) para la segmentación y YOLO (de sus siglas en inglés, You Only Look Once) para la localización de biomarcadores, como microaneurismas, exudados duros, exudados suaves y hemorragias. El enfoque incluye la implementación de preprocesamientos que mejoran la calidad de las imágenes mediante técnicas como CLAHE (de sus siglas en inglés, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) y Filtro de Ben. Además, se utiliza la generación de imágenes sintéticas a través de CycleGan (de sus siglas en inglés, Cycle Generative Adversarial Network) y NST (de sus siglas en inglés, Neural Style Transfer) para ampliar y diversificar los conjuntos de datos, superando las limitaciones de disponibilidad de imágenes sintéticas. El sistema fue validado mediante métricas de rendimiento como precisión, Accuracy, Recall, F1-Score y Confusion Matrix. Estas métricas permitieron medir la efectividad del modelo en la detección de biomarcadores y clasificación de las etapas de la retinopatía diabética.
dc.format.extentRecurso en línea, 131 p.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/13773
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1HLbr5oV0uR8ac6GAFO3NdTvmfi3SPaJr/view?usp=sharing
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectDiagnóstico por imágenes||Tesis y disertaciones académicas||lemb||Diagnóstico por imágenes: métodos||Tesis y disertaciones académicas||Diagnóstico por imágenes: procesamiento de datos||Tesis y disertaciones académicas.
dc.subject.lccRC78.7.D53 H47 2025
dc.titleSistema de procesamiento de imágenes para la identificación de biomarcadores en las etapas de la retinopatía diabética
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas.
dc.uabc.bilbiotecaMEXICALI
dc.uabc.identifier279680
dc.uabc.numInventarioMXL125728
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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