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Segmentación Automatizada de Regiones Patológicas en Fundoscopia Digital Mediante Algoritmos de Inteligencia Artificial

dc.contributor.authorLopez Covarrubias, Betsaida Lariza
dc.contributor.directorNieto Hipólito, Juan Iván
dc.coverage.placeofpublicationEnsenada, Baja California
dc.date.accessioned2026-11-12T03:04:22Z
dc.date.created2026
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada
dc.degree.grantorTesis de Maestría / master Thesis.
dc.degree.nameMaestría
dc.description.abstractEsta tesis presenta un enfoque para identificar y segmentar regiones patológicas en imágenes de fundoscopia digital, con el objetivo de detectar de manera temprana lesiones asociadas a la retinopatía diabética. Se implementan algoritmos de inteligencia artificial que combinan procesamiento digital de imágenes y aprendizaje automático, con el objetivo de analizar imágenes clínicas de manera eficiente y reproducible.
dc.format.extent156 p.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/15047
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1z6Ma-KJPMKv-OilXzwp_ntPQRUic0FHh/view?usp=drive_link
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectIngeniería||Tesis y disertaciones académicas||Retinopatía diabética||Inteligencia artificial||Segmentación de imágenes||Fundoscopia digital||Lesiones patológicas
dc.subject.lccRE661.D5 L66 2026
dc.titleSegmentación Automatizada de Regiones Patológicas en Fundoscopia Digital Mediante Algoritmos de Inteligencia Artificial
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas.
dc.uabc.bilbiotecaENSENADA
dc.uabc.identifier288864
dc.uabc.numInventarioENS102534
dc.uabc.typeMaterialTESIS

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