Reconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el laboratorio de citogenética general y monitoreo ambiental UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorCaffetti, Yanina Andrea
dc.contributor.authorVera Laceiras, María Silvia
dc.contributor.authorAcosta, Nelson
dc.contributor.authorPisarello, María Inés
dc.contributor.authorCaffetti, Jacqueline Diana
dc.date.accessioned2021-12-16T12:28:44Z
dc.date.available2021-12-16T12:28:44Z
dc.date.issued2018-04-26
dc.description.abstractEn esta línea de investigación se estudian y analizan diferentes técnicas de clasificación, segmentación y extracción de contornos de imágenes digitales, en particular se centra la atención en las líneas de investigación que utilizan el algoritmo DeepMask, algoritmos evolutivos y redes neuronales. Se presentan aquí algunos resultados preliminares y se pretende aplicarlos a imágenes obtenidas mediante microscopios, específicamente a aquellas parametrizadas según la técnica de Micronúcleos y Ensayo Cometa, ambos empleados por el Laboratorio de Citogenética General y Monitoreo Ambiental de la UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extentp. 401-405es
dc.identifier.citationCaffetti, Yanina Andrea, et al., 2018. Reconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el laboratorio de citogenética general y monitoreo ambiental UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares. En: XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura, p. 401-405.es
dc.identifier.isbn978-987-3619-27-4es
dc.identifier.urihttp://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/30359
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensuraes
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/es
dc.subjectImágenes digitaleses
dc.subjectMicroscopioes
dc.subjectPatrones de imágeneses
dc.subjectAlgoritmos de segmentaciónes
dc.subjectExtracción de contornoses
dc.subjectRedes neuronaleses
dc.subjectClasificación de imágeneses
dc.titleReconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el laboratorio de citogenética general y monitoreo ambiental UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulareses
dc.typeDocumento de conferenciaes
unne.affiliationFil: Caffetti, Yanina Andrea. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Exactas Químicas y Naturales; Argentina.es
unne.affiliationFil: Vera Laceiras, María Silvia. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Exactas Químicas y Naturales; Argentina.es
unne.affiliationFil: Acosta, Nelson. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.es
unne.affiliationFil: Pisarello, María Inés. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.es
unne.affiliationFil: Caffetti, Jacqueline Diana. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Exactas Químicas y Naturales; Argentina.es
unne.affiliationFil: Caffetti, Jacqueline Diana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología Subtropical; Argentina.es
unne.affiliationFil: Caffetti, Jacqueline Diana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.es
unne.event.cityCorrienteses
unne.event.countryArgentinaes
unne.event.titleXX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaciónes

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
RIUNNE_FACENA_AC_Caffetti-Vera_Laceiras-Acosta.pdf
Tamaño:
296.5 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Documentos de conferencia