Las im???genes digitales por lo general se representan en color o niveles de grises y son una fuente de informaci???n muy importante. Por ello, los desarrollos te???ricos y tecnol???gicos que permitan interpretarlas con el fin de obtener el mayor provecho de la informaci???n que contienen, ocupan un lugar muy importante en el quehacer cient???fico actual. La combinaci???n de t???cnicas de procesamiento digital de im???genes, reconocimiento de patrones e inteligencia artificial permiten una mejor extracci???n de caracter?? ...
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Las im???genes digitales por lo general se representan en color o niveles de grises y son una fuente de informaci???n muy importante. Por ello, los desarrollos te???ricos y tecnol???gicos que permitan interpretarlas con el fin de obtener el mayor provecho de la informaci???n que contienen, ocupan un lugar muy importante en el quehacer cient???fico actual. La combinaci???n de t???cnicas de procesamiento digital de im???genes, reconocimiento de patrones e inteligencia artificial permiten una mejor extracci???n de caracter???sticas de la imagen y por tanto un an???lisis m???s eficiente de los objetos que la componen. El zooplancton representa la principal fuente de alimento marina y por ese motivo es muy importante su estudio para determinar cu???les son los factores que afectan su producci???n e influir en estos. Este trabajo propone un nuevo algoritmo que posibilita el an???lisis de cortes de tejidos en im???genes de c???lulas reproductoras del zooplancton y realiza una comparaci???n entre diferentes redes neuronales para seleccionar el mejor clasificador a la hora de extraer el porciento de p???xeles destinados a los componentes integrantes de su citoplasma, que constituyen la base para diferentes estudios biol???gicos.
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