Revisión de métodos de aprendizaje automático para detectar al parásito de la enfermedad de Chagas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33064/iycuaa2020803008

Palabras clave:

enfermedad de Chagas, Trypanosoma cruzi, detección, segmentación, aprendizaje profundo, red neuronal convolucional

Resumen

La enfermedad de Chagas, causada por el parásito Trypanosoma cruzi, afecta a una gran cantidad de personas en Latinoamérica. Un análisis de sangre resulta el método preferido para generar un diagnóstico de la enfermedad; sin embargo, es un proceso tardado, ya que requiere de mucho esfuerzo de expertos para analizar grandes cantidades de muestras en búsqueda de parásitos. La implementación de sistemas automáticos que faciliten la detección del parásito en imágenes de muestras de sangre capturadas por microscopio es de gran utilidad. Por tanto, en este artículo de revisión se detallan los diferentes trabajos científicos que utilizan técnicas de aprendizaje automático para detectar y segmentar al parásito Trypanosoma cruzi en imágenes digitales.

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Biografía del autor/a

Allan Ojeda-Pat, Universidad Autónoma de Yucatán

Laboratory for Computational Learning and Imaging Research, Facultad de Matemáticas

Anabel Martin-González, Universidad Autónoma de Yucatán

Laboratory for Computational Learning and Imaging Research, Facultad de Matemáticas

Víctor Uc-Cetina, Universidad Autónoma de Yucatán

Laboratory for Computational Learning and Imaging Research, Facultad de Matemáticas

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Publicado

2020-06-30 — Actualizado el 2020-06-30

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