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dc.contributor.advisorPareja Ríos, Alicia Cristina
dc.contributor.advisorBonaque González, Sergio
dc.contributor.advisorBlanco Pérez, Vicente José 
dc.contributor.authorCeruso, Sabato
dc.contributor.otherPrograma de Doctorado en Ingeniería Industrial, Informática y Medioambiental
dc.date.accessioned2022-06-21T12:43:59Z
dc.date.available2022-06-21T12:43:59Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://riull.ull.es/xmlui/handle/915/28291
dc.description.abstractLa presente tesis pretende identificar aplicaciones donde el uso de la inteligencia artificial (IA) puede suponer una ventaja con respecto a otros métodos, desarrollando una IA especifica para cada caso identificado y detallando las ventajas que ésta ofrece. Concretamente se desarrollan tres líneas de estudio: detección automática de retinopatía diabética a partir de imágenes de fondo de ojo, reconstrucción de fase de frente de onda a partir de sus derivadas parciales, y estimación de las distancias entre los objetos de una escena a partir de un número limitado de imágenes de la misma. Para cada aplicación se desarrolla una metodología específica de IA que mejora de los métodos existentes en la literatura.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleMachine learning in digital imaging: from medical to applied scienceses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subject.keywordInteligencia artificiales_ES


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  • TD. Arquitectura e Ingenierías
    Tesis de Arquitectura Técnica, Ingeniería Agraria, Ingeniería Civil, Náutica, Máquinas y Radioelectrónica Naval y de Ingeniería Electrónica, Industrial y Automática, Ingeniería Mecánica e Ingeniería Química Industrial, etc.

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