Titulo:
Segmentación y Parametrización Automática de Imágenes Iridológicas
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Sumario:
Resumen—Actualmente el estudio y procesamiento de datos iridológicos viene avanzando de manera importante. Diferentes trabajos han demostrado que es posible realizar detección de algunas patologías usando las características del iris de cada sujeto, pero los resultados mostrados en cuanto a la segmentación del mapa iridológico, no son los más prometedores. En este artículo se presenta una novedosa metodología para obtener la segmentación del iris (mapa iridológico) humano de forma automática y manual usando técnicas de procesamiento de imágenes. Dicha segmentación, fue realizada sobre imágenes a nivel de gris, empleándose para el procesamiento de cada imagen herramientas matemáticas como: integral proyectiva, OTSU, realce de contraste, neg... Ver más
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1909-9762
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10
2016-10-25
Revista Ingeniería Biomédica - 2016
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Segmentación y Parametrización Automática de Imágenes Iridológicas Segmentación y Parametrización Automática de Imágenes Iridológicas Resumen—Actualmente el estudio y procesamiento de datos iridológicos viene avanzando de manera importante. Diferentes trabajos han demostrado que es posible realizar detección de algunas patologías usando las características del iris de cada sujeto, pero los resultados mostrados en cuanto a la segmentación del mapa iridológico, no son los más prometedores. En este artículo se presenta una novedosa metodología para obtener la segmentación del iris (mapa iridológico) humano de forma automática y manual usando técnicas de procesamiento de imágenes. Dicha segmentación, fue realizada sobre imágenes a nivel de gris, empleándose para el procesamiento de cada imagen herramientas matemáticas como: integral proyectiva, OTSU, realce de contraste, negativo, binarización, suavizado y filtrado. Con el uso de estas técnicas, se han obtenido diferentes parámetros como son la detección de pupila y detección del iris. Con estos parámetros se inició la segmentación de cada imagen iridológica basada en geometría analítica, dicha segmentación permite parametrizar zonas del iris, que muestran el funcionamiento interno de diferentes sistemas fisiológicos, y de esta forma obtener patrones característicos de dichos sistemas, que en el futuro, lograrán realizar procesos de detección de enfermedades basadas en procesamiento de imágenes iridológicas. Meza, Elmer Francisco Mendoza, Luis Enrique Gualdron, Oscar Eduardo Iridología mapa iridológico procesamiento de imágenes segmentación. 10 19 Artículo de revista Journal article 2016-10-25 00:00:00 2016-10-25 00:00:00 2016-10-25 application/pdf Universidad EIA Revista Ingeniería Biomédica 1909-9762 1909-9991 https://revistas.eia.edu.co/index.php/BME/article/view/1027 10.24050/19099762.n19.2016.1027 https://doi.org/10.24050/19099762.n19.2016.1027 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Revista Ingeniería Biomédica - 2016 https://revistas.eia.edu.co/index.php/BME/article/download/1027/929 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Resumen—Actualmente el estudio y procesamiento de datos iridológicos viene avanzando de manera importante. Diferentes trabajos han demostrado que es posible realizar detección de algunas patologías usando las características del iris de cada sujeto, pero los resultados mostrados en cuanto a la segmentación del mapa iridológico, no son los más prometedores. En este artículo se presenta una novedosa metodología para obtener la segmentación del iris (mapa iridológico) humano de forma automática y manual usando técnicas de procesamiento de imágenes. Dicha segmentación, fue realizada sobre imágenes a nivel de gris, empleándose para el procesamiento de cada imagen herramientas matemáticas como: integral proyectiva, OTSU, realce de contraste, negativo, binarización, suavizado y filtrado. Con el uso de estas técnicas, se han obtenido diferentes parámetros como son la detección de pupila y detección del iris. Con estos parámetros se inició la segmentación de cada imagen iridológica basada en geometría analítica, dicha segmentación permite parametrizar zonas del iris, que muestran el funcionamiento interno de diferentes sistemas fisiológicos, y de esta forma obtener patrones característicos de dichos sistemas, que en el futuro, lograrán realizar procesos de detección de enfermedades basadas en procesamiento de imágenes iridológicas.
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