Identificación del cilindro nudoso en imágenes TC de trozas de Pinus radiata: Estudio Comparativo
El objetivo de este estudio fue comparar la precisión de los algoritmos de máxima verosimilitud (MV) y otro basado en redes neuronales artificiales (RNA), en la identificación del cilindro nudoso a partir de imágenes TC (Tomografía Computarizada) de trozas podadas de pino radiata (Pinus radiata D.Do...
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| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad del Bío-Bío
2012
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-221X2012000100006 |
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| Sumario: | El objetivo de este estudio fue comparar la precisión de los algoritmos de máxima verosimilitud (MV) y otro basado en redes neuronales artificiales (RNA), en la identificación del cilindro nudoso a partir de imágenes TC (Tomografía Computarizada) de trozas podadas de pino radiata (Pinus radiata D.Don). Para este fin, treinta trozas podadas fueron seleccionadas y luego escaneadas en un escáner médico multi-slice de rayos X (Tomografía Computarizada). Del total de imágenes TC obtenidas del escáner, 270 fueron seleccionadas para este estudio. Estas imágenes TC fueron clasificadas utilizando ambos algoritmos y los mapas temáticos obtenidos de este proceso, fueron posteriormente filtrados utilizando un filtro median de 7 x 7. Los resultados de la evaluación cuantitativa indicaron que el cilindro nudoso puede ser identificado con una precisión de 98.5 % y 96.3 % utilizando el clasificador MV y RNA, respectivamente. Aunque ambos algoritmos presentaron elevados valores de precisión para identificar el cilindro nudoso, el análisis estadístico de estos resultados arrojo diferencias significativas entre ambos valores de precisión; por lo tanto se concluye que el algoritmo de máxima verosimilitud presenta un mejor desempeño que el algoritmo basado en redes neuronales artificiales, en la identificación del cilindro nudoso en imágenes TC de trozas de pino radiata (Pinus radiata D.Don). |
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