TY - BOOK AU - Herrera Chávez,Andre Ivann AU - Flores Fuentes,Wendy AU - Montiel Ross,Oscar Humberto ED - Universidad Autónoma de Baja California. TI - Sistema de procesamiento de imágenes para la identificación de biomarcadores en las etapas de la retinopatía diabética AV - RC78.7.D53 H47 2025 PY - 2025/// CY - Mexicali, Baja California KW - Diagnóstico por imágenes KW - Tesis y disertaciones académicas KW - lemb KW - Diagnóstico por imágenes: métodos KW - Diagnóstico por imágenes: procesamiento de datos N1 - Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería.; Tesis (Maestría) --Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2025; Incluye referencias bibliográficas N2 - Esta tesis tiene como propósito el desarrollo de un sistema especializado de procesamiento de imágenes para la detección y segmentación de biomarcadores asociados a las etapas de la retinopatía diabética. El sistema propuesto integra técnicas avanzadas de visión por computadora y aprendizaje profundo, empleando arquitecturas como CNN (de sus siglas en inglés, Convolutional Neural Networks) y ViT (de sus siglas en inglés, Visión Transformers) para la clasificación de imágenes. Así como, SAM (de sus siglas en inglés, Segment Anything Model) para la segmentación y YOLO (de sus siglas en inglés, You Only Look Once) para la localización de biomarcadores, como microaneurismas, exudados duros, exudados suaves y hemorragias. El enfoque incluye la implementación de preprocesamientos que mejoran la calidad de las imágenes mediante técnicas como CLAHE (de sus siglas en inglés, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) y Filtro de Ben. Además, se utiliza la generación de imágenes sintéticas a través de CycleGan (de sus siglas en inglés, Cycle Generative Adversarial Network) y NST (de sus siglas en inglés, Neural Style Transfer) para ampliar y diversificar los conjuntos de datos, superando las limitaciones de disponibilidad de imágenes sintéticas. El sistema fue validado mediante métricas de rendimiento como precisión, Accuracy, Recall, F1-Score y Confusion Matrix. Estas métricas permitieron medir la efectividad del modelo en la detección de biomarcadores y clasificación de las etapas de la retinopatía diabética UR - https://drive.google.com/file/d/1HLbr5oV0uR8ac6GAFO3NdTvmfi3SPaJr/view?usp=sharing ER -