A partir del Dataset INbreast, que contiene más de
400 imágenes de mamografías digitales, se desea
verificar la eficiencia de los modelos de aprendizaje de máquinas para mejorar el contraste de las imágenes médicas comparado con el contraste basado en wavelets. Como resultado se desea comprobar que tan buenos son los modelos basados en aprendizaje de máquina para la detección y el diagnóstico de lesiones mamarias
Miembros del equipo:
Frank Adrian Pérez Morales C-411 @frankadrian98(Github)
@cyberneroazzurro (Telegram)
Camilo Rodríguez Velázquez C-412 @camilorod4312 (Github)
@ErichKrausse (Telegram)
Otras asignaturas o investigación en los que impacte el proyecto
Weasis : Software para el procesamiento de imágenes de mamografía digital
Aprobación
Estos elementos serán chequeados por los profesores de la asignatura para aprobar el proyecto.
[ ] El repositorio indicado existe
[ ] El documento de reporte existe, y tiene la estructura inicial (nombre del proyecto, autores, breve descripción)
[ ] Los miembros del equipo tienen usuarios en Github y telegram debidamente identificados (avatar, nombre completo, y página de perfil)
[ ] El resumen describe una idea factible y de complejidad adecuada
[ ] El resumen describe una idea que impacta positivamente en otras asignatura o investigación
En caso de que algunas de las condiciones anteriores no se cumplan, en este issue les dejaremos todos los comentarios y discusiones necesarias para lograr la aprobación del proyecto.
Este issue será cerrado una vez se considere definitivamente aprobado o rechazado el proyecto, y se le pondrá la etiqueta correspondiente.
dvaldes8128
commented
2 years ago
Datos del proyecto
Nombre:: Técnicas para el procesamiento de imagenes Repositorio: https://github.com/frankadrian98/Tecnicas-para-el-procesamiento-de-imagenes Reporte:
https://github.com/frankadrian98/Tecnicas-para-el-procesamiento-de-imagenes#readme
Breve resumen
A partir del Dataset INbreast, que contiene más de 400 imágenes de mamografías digitales, se desea verificar la eficiencia de los modelos de aprendizaje de máquinas para mejorar el contraste de las imágenes médicas comparado con el contraste basado en wavelets. Como resultado se desea comprobar que tan buenos son los modelos basados en aprendizaje de máquina para la detección y el diagnóstico de lesiones mamarias
Miembros del equipo:
Frank Adrian Pérez Morales C-411 @frankadrian98(Github) @cyberneroazzurro (Telegram) Camilo Rodríguez Velázquez C-412 @camilorod4312 (Github) @ErichKrausse (Telegram)
Otras asignaturas o investigación en los que impacte el proyecto
Weasis : Software para el procesamiento de imágenes de mamografía digital
Aprobación
En caso de que algunas de las condiciones anteriores no se cumplan, en este issue les dejaremos todos los comentarios y discusiones necesarias para lograr la aprobación del proyecto.
Este issue será cerrado una vez se considere definitivamente aprobado o rechazado el proyecto, y se le pondrá la etiqueta correspondiente.