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Listar por palabra clave "CNN"

Mostrando ítems 1-20 de 25

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A Study on Image Denoising Using Deep Learning

Lin, Guanyi (Universitat Politècnica de València, 2024-09-26)

[ES] Este proyecto implementará varias técnicas de eliminación de ruido de datos de imágenes para su clasificación mediante aprendizaje profundo. Este es un tema importante a resolver para mejorar la calidad de las imágenes ...
Arquitectura para la detección facial mediante técnicas de computación distribuida y visión por computador en entornos de ancho de banda reducido, implementada en un entorno kubernetes

Sánchez Mompó, Carlos Adrián (Universitat Politècnica de València, 2020-10-19)

[ES] En este proyecto se propone y desarrolla un sistema de reconocimiento facial basado en los conceptos de visión máquina con redes neuronales convolucionales (CNNs), aprendizaje máquina y computación distribuida. El ...
Automated Cervical Spinal Cord Segmentation in Real-World MRI of Multiple Sclerosis Patients by Optimized Hybrid Residual Attention-Aware Convolutional Neural Networks

Bueno, América; Bosch Roig, Ignacio; Rodríguez, Alejandro; Jiménez, Ana; Carreres, Joan; Fernández, Matías; Marti-Bonmati, Luis; Alberich-Bayarri, Angel (Springer-Verlag, 2022-10)

[EN] Magnetic resonance (MR) imaging is the most sensitive clinical tool in the diagnosis and monitoring of multiple sclerosis (MS) alterations. Spinal cord evaluation has gained interest in this clinical scenario in recent ...
Automatic Classification of Rotor Faults in Soft-Started Induction Motors, Based on Persistence Spectrum and Convolutional Neural Network Applied to Stray-Flux Signals

Vicente Biot-Monterde; Angela Navarro-Navarro; Israel Zamudio-Ramirez; Jose A. Antonino-Daviu; Roque A. Osornio-Rios (MDPI AG, 2023-01)

[EN] Due to their robustness, versatility and performance, induction motors (IMs) have been widely used in many industrial applications. Despite their characteristics, these machines are not immune to failures. In this ...
Cartografiado de paneles solares mediante deep learning

Li, Bofeng (Universitat Politècnica de València, 2024-10-10)

[ES] La energía solar es la fuente de energía renovable más disponible. España, como el séptimo país del mundo en términos de generación de energía fotovoltaica, instala una gran cantidad de nuevos paneles solares cada año ...
Clasificación de enfermedades de la yuca subsahariana mediante Aprendizaje Automático

Blasco Calafat, Antonio (Universitat Politècnica de València, 2021-09-03)

[ES] El objetivo principal del siguiente proyecto es la implementación de un algoritmo capaz de detectar enfermedades de la yuca subsahariana en imágenes de dicha planta mediante técnicas de aprendizaje automático. Para ...
Classification of the Microstructural Elements of the Vegetal Tissue of the Pumpkin (Cucurbita pepo L.) Using Convolutional Neural Networks

Oblitas, Jimy; Mejía, Jezreel; De-La-Torre, Miguel; Avila-George, Himer; Seguí Gil, Lucía; Mayor López, Luis; Ibarz, Albert; Castro, Wilson (MDPI AG, 2021-02)

[EN] Although knowledge of the microstructure of food of vegetal origin helps us to understand the behavior of food materials, the variability in the microstructural elements complicates this analysis. In this regard, the ...
CNN-Based estimation of lower extremity kinematics during robot-based neurorehabilitation

Vidal Solano, Luis (Universitat Politècnica de València, 2022-12-01)

[ES] El sistema VEMOTION, desarrollado por Reactive Robotics GmbH, consiste en un sistema robótico de rehabilitación de pacientes con problemas de movilidad. El objetivo principal de este estudio es capturar los datos de ...
CNNs for Automatic Glaucoma Assessment using Fundus Images: An Extensive Validation

Díaz-Pinto, Andrés Yesid; Morales, Sandra; Naranjo Ornedo, Valeriana; Köhler, Thomas; Mossi García, José Manuel; Navea, Amparo (Springer (Biomed Central Ltd.), 2019-03-20)

[EN] Background: Most current algorithms for automatic glaucoma assessment using fundus images rely on handcrafted features based on segmentation, which are affected by the performance of the chosen segmentation method and ...
Combining Sound and Deep Neural Networks for the Measurement of Jump Height in Sports Science

Banchero-Martínez, Lucas; López Monfort, José Javier; Pueo, Basilio; Jimenez-Olmedo, Jose M. (MDPI AG, 2024-06)

[EN] Jump height tests are employed to measure lower-limb muscle power of athletic and non-athletic populations. The most popular instruments for this purpose are jump mats and, in recent years, smartphone apps, which ...
Desarrollo de un modelo predictivo de revascularización de oclusiones totales crónicas basado en imágenes de angiografía y métodos de aprendizaje profundo

Pérez Martínez, Sara (Universitat Politècnica de València, 2022-07-25)

[ES] La revascularización percutánea de las oclusiones totales crónicas (CTO) es uno de los procedimientos más complejos actualmente en el intervencionismo coronario percutáneo (ICP), que requiere la utilización de ...
Desarrollo de una red neuronal convolucional (CNN) para la distinción de variedades de pólenes en muestras de miel

Martín Osuna, Juan José (Universitat Politècnica de València, 2024-02-14)

[ES] El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una nueva arquitectura de Red neuronal convolucional (CNN) para el proyecto ¿Polenet¿, así como su posterior estudio de comportamiento con distintos datasets ...
Detección automática de Nódulos Pulmonares en imágenes de tomografía computarizada (TC) Mediante Redes Neuronales Convolucionales

Fuster Navarro, Saúl (Universitat Politècnica de València, 2019-08-01)

[ES] El GEPC (Grupo Español de Cáncer de Pulmón) estima que más de 21.000 personas mueren cada año en España como consecuencia del cáncer de pulmón, igualando las cifras por defunción causadas por cáncer de colon y mama, ...
Detección precoz de sarna en rebecos mediante redes neuronales convolucionales

Martínez Ordás, María (Universitat Politècnica de València, 2023-09-14)

[ES] La sarna sarcóptica, causada por el ácaro Sarcoptes scabiei, es actualmente la enfermedad más grave que afecta al rebeco. Este parásito provoca inflamación, prurito intenso, alopecia, lesiones cutáneas y delgadez ...
Diagnosis Support CNN for Renal Cysts & Tumours in CT Scans

Álvarez Llopis, Nicolás (Universitat Politècnica de València, 2022-10-13)

[EN] Cancerous carcinomas are the most common kidney tumours, accounting for more than 90% of clinical cases. Studies show that more and more cases are being diagnosed with cancerous masses, with more than 400,000 new ...
Estudio e implementación de un sistema de transferencia de estilo artístico en tiempo real para la inmersión en obras de arte

Jeanneau, Tanguy (Universitat Politècnica de València, 2019-09-06)

[ES] En el último decenio, las Redes Neuronales a Convolución han mostrado sobresaliente capacidades de reconocimiento de patrones en imágenes. Esta capacidad se puede utilizar para realizar transferencias de estilo, i.e ...
Knock detection in spark ignited heavy duty engines: An application of machine learning techniques with various knock sensor locations

Aramburu-Orihuela, Alexandra; Guido, C.; Bares-Moreno, Pau; Pla Moreno, Benjamín; Napolitano, P.; Beatrice, C. (Elsevier, 2024-01)

[EN] Knock detection is critical to engine control as it prevents damage and ensures optimal performance. However, it still presents significant challenges, particularly in alternative combustion systems, due to its complex ...
Low-Rank Approximation in Neuronal Networks

Dolz Martínez, Vicent (Universitat Politècnica de València, 2020-10-13)

[EN] Artificial intelligence algorithms have experienced a dramatic improvement in the last decade generating very precise models in all fields of study. This has led us to a new problematic of mass data storage and ...
Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images

Díaz Pinto, Andrés Yesid (Universitat Politècnica de València, 2019-07-29)

[ES] Las imágenes de fondo de ojo son muy utilizadas por los oftalmólogos para la evaluación de la retina y la detección de glaucoma. Esta patología es la segunda causa de ceguera en el mundo, según estudios de la Organización ...
MR Images, Brain Lesions, and Deep Learning

Castillo, Darwin; Lakshminarayanan, Vasudevan; Rodríguez-Álvarez, MJ (MDPI AG, 2021-02-13)

[EN] Medical brain image analysis is a necessary step in computer-assisted/computer-aided diagnosis (CAD) systems. Advancements in both hardware and software in the past few years have led to improved segmentation and ...