Segmentación de Fetos de Rata Wistar: Primeros Pasos hacia la Automatización de Mediciones en un Modelo Experimental de Diabetes Mellitus

Autores
Freire Gómez, Cindy; Navarro, Jose Pablo; Gómez, Tahiry; Trujillo Jiménez, Magda Alexandra; Santana, Ivan; Morales, Arturo Leonardo; Padron Herreras, S.; Delrieux, Claudio Augusto; Bequer, Leticia
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente estudio presenta resultados preliminares de la segmenta-ción de fetos de rata como el primer paso hacia la automatización de mediciones en un modelo experimental de diabetes mellitus (DM) mediante análisis digital de imágenes. Utilizando un modelo experimental de DM en ratas Wistar con hi-perglucemias moderadas complicadas con gestación, se construyó una base de datos que contiene imágenes de fetos descendientes de madres diabéticas y sanas, junto con información metabólico-morfológica asociada. Se desarrolló un proto-colo propio y se utilizó el software ImageJpara obtener mediciones fetales a par-tir de las imágenes de la base de datos. La segmentación de las imágenes fetales se llevó a cabo utilizando el algoritmo de aprendizaje no supervisado K-Meansy el modelo de aprendizaje supervisado SAM. La aplicación de estos métodos re-presenta un avance significativo en la capacidad de analizar la forma fetal y cons-tituyen el primer paso hacia la automatización de mediciones en estudios relacio-nados con la interacción diabetes-gestación. Este trabajo forma parte del proyecto “Herramientas computacionales validadas en un modelo de DM para la optimi-zación de estudios fetales experimentales”, el cual implica la colaboración de cinco instituciones interdisciplinarias de Cuba y Argentina.
Fil: Freire Gómez, Cindy. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Navarro, Jose Pablo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; Argentina
Fil: Gómez, Tahiry. Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara.; Cuba
Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Santana, Ivan. Universidad Central Marta Abreu de Las Villas; Cuba
Fil: Morales, Arturo Leonardo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Padron Herreras, S.. Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara.; Cuba
Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Bequer, Leticia. Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara.; Cuba
53° Jornadas Argentinas de Informática; Simposio Argentino de Imágenes y Visión
Bahia Blanca
Argentina
Sociedad Argentina de Informática
Universidad Nacional del Sur
Materia
DIABETES MELLITUS
PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES
SEGMENTACIÓN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Se desarrolló un proto-colo propio y se utilizó el software ImageJpara obtener mediciones fetales a par-tir de las imágenes de la base de datos. La segmentación de las imágenes fetales se llevó a cabo utilizando el algoritmo de aprendizaje no supervisado K-Meansy el modelo de aprendizaje supervisado SAM. La aplicación de estos métodos re-presenta un avance significativo en la capacidad de analizar la forma fetal y cons-tituyen el primer paso hacia la automatización de mediciones en estudios relacio-nados con la interacción diabetes-gestación. Este trabajo forma parte del proyecto “Herramientas computacionales validadas en un modelo de DM para la optimi-zación de estudios fetales experimentales”, el cual implica la colaboración de cinco instituciones interdisciplinarias de Cuba y Argentina.Fil: Freire Gómez, Cindy. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. 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Fil: Freire Gómez, Cindy. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
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