Combinación de redes neunonales convolucionales para mejorar la segmentación de espinas dendríticas

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dc.contributor González Cid, Yolanda
dc.contributor.author Mariscal García, Jonatan
dc.date 2019
dc.date.accessioned 2020-03-25T09:30:47Z
dc.date.available 2020-03-25T09:30:47Z
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11201/151774
dc.description.abstract [spa] Se parte de una red neuronal entrenada para detectar y obtener la forma de las espinas dendríticas y la dendrita de las neuronas. En concreto, es capaz de segmentar dicha dendrita y espinas a partir de imágenes 3D en escala de grises de forma bastante eficaz. Sin embargo, la forma de las espinas dendríticas obtenidas no es del todo precisa y se hace necesario buscar la manera de obtener una segmentación de las espinas dendríticas mejorada. Este TFG plantea diseñar una Convolutional Neural Network (CNN) que permita mejorar la forma de las espinas dendríticas detectadas por otra red que ya había sido entrenada para ello. Para que sea posible, se adaptan las imágenes de espinas dendríticas obtenidas en la CNN ya existente para que sirvan de entrada a la nueva CNN diseñada. Finalmente, se combinan los resultados de la anterior CNN y la nueva CNN paramejorar la forma de las espinas.
dc.format application/pdf
dc.language.iso spa
dc.publisher Universitat de les Illes Balears
dc.rights all rights reserved
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject 62 - Enginyeria. Tecnologia
dc.title Combinación de redes neunonales convolucionales para mejorar la segmentación de espinas dendríticas
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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