Herramienta de código abierto para la construcción automática de cariogramas
- Autores
- Vizzarri, Cristian; Martínez, César E.; Gerard, Matías
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo se presenta una herramienta de código abierto -según nuestro conocimiento, no existente hasta el momento- para automatizar la construcción del cariograma a partir de imágenes segmentadas de cromosomas en metafase. La solución se edifica en base a técnicas de visión computacional y aprendizaje automático, investigando sobre ellas y su aplicabilidad. La parte lógica ( back-end ) de la herramienta está compuesta por dos arquitecturas de redes neuronales de última generación: una red neuronal convolucional dedicada a la caracterización de los cromosomas mediante extracción de características sobre las imágenes y un clasificador posterior basado en máquinas de aprendizaje extremo. La codificación del sistema base se realizó en Python y librerías relacionadas empleadas para el preprocesado de las imágenes y construcción de los modelos neuronales. La interfaz gráfica de usuario ( front-end ) que muestra por pantalla la información resultante fue desarrollada empleando el framework Electron.js , el cual que permite desarrollar aplicaciones de escritorio usando tecnologías web (HTML, CSS y JavaScript).
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
cariograma
código abierto - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/71201
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Herramienta de código abierto para la construcción automática de cariogramasVizzarri, CristianMartínez, César E.Gerard, MatíasCiencias Informáticascariogramacódigo abiertoEn este trabajo se presenta una herramienta de código abierto -según nuestro conocimiento, no existente hasta el momento- para automatizar la construcción del cariograma a partir de imágenes segmentadas de cromosomas en metafase. La solución se edifica en base a técnicas de visión computacional y aprendizaje automático, investigando sobre ellas y su aplicabilidad. La parte lógica ( back-end ) de la herramienta está compuesta por dos arquitecturas de redes neuronales de última generación: una red neuronal convolucional dedicada a la caracterización de los cromosomas mediante extracción de características sobre las imágenes y un clasificador posterior basado en máquinas de aprendizaje extremo. La codificación del sistema base se realizó en Python y librerías relacionadas empleadas para el preprocesado de las imágenes y construcción de los modelos neuronales. La interfaz gráfica de usuario ( front-end ) que muestra por pantalla la información resultante fue desarrollada empleando el framework Electron.js , el cual que permite desarrollar aplicaciones de escritorio usando tecnologías web (HTML, CSS y JavaScript).Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2018-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionResumenhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71201spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/cais-5.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7607info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:52:26Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/71201Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:52:26.975SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este trabajo se presenta una herramienta de código abierto -según nuestro conocimiento, no existente hasta el momento- para automatizar la construcción del cariograma a partir de imágenes segmentadas de cromosomas en metafase. La solución se edifica en base a técnicas de visión computacional y aprendizaje automático, investigando sobre ellas y su aplicabilidad. La parte lógica ( back-end ) de la herramienta está compuesta por dos arquitecturas de redes neuronales de última generación: una red neuronal convolucional dedicada a la caracterización de los cromosomas mediante extracción de características sobre las imágenes y un clasificador posterior basado en máquinas de aprendizaje extremo. La codificación del sistema base se realizó en Python y librerías relacionadas empleadas para el preprocesado de las imágenes y construcción de los modelos neuronales. La interfaz gráfica de usuario ( front-end ) que muestra por pantalla la información resultante fue desarrollada empleando el framework Electron.js , el cual que permite desarrollar aplicaciones de escritorio usando tecnologías web (HTML, CSS y JavaScript). Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
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En este trabajo se presenta una herramienta de código abierto -según nuestro conocimiento, no existente hasta el momento- para automatizar la construcción del cariograma a partir de imágenes segmentadas de cromosomas en metafase. La solución se edifica en base a técnicas de visión computacional y aprendizaje automático, investigando sobre ellas y su aplicabilidad. La parte lógica ( back-end ) de la herramienta está compuesta por dos arquitecturas de redes neuronales de última generación: una red neuronal convolucional dedicada a la caracterización de los cromosomas mediante extracción de características sobre las imágenes y un clasificador posterior basado en máquinas de aprendizaje extremo. La codificación del sistema base se realizó en Python y librerías relacionadas empleadas para el preprocesado de las imágenes y construcción de los modelos neuronales. La interfaz gráfica de usuario ( front-end ) que muestra por pantalla la información resultante fue desarrollada empleando el framework Electron.js , el cual que permite desarrollar aplicaciones de escritorio usando tecnologías web (HTML, CSS y JavaScript). |
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