Entrenamiento de un sistema basado en Deep Learning aplicado al análisis de células en imágenes de fluorescencia

Autores
Beltracchi, Rodrigo Oscar; Rizzalli, Ayelen Analia
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Massa, José
Descripción
Los algoritmos de Deep Learning son cada vez mas utilizados para el procesamiento de imágenes ya que muestran un gran desempeño en la clasi ficacion y detección de objetos comparado a los algoritmos tradicionales. En el área de la medicina y biología molecular en donde se realizan experimentos de microscopia es necesario en algunos casos, realizar procesamientos sobre imágenes de alta resolución. En el caso particular de imágenes de fluorescencia, en donde las mismas contienen células, es de vital importancia la precisión en el conteo y clasi ficacion de cada una de ellas presentes en el experimento. Como cada imagen puede contener cientos de células, el conteo manual resulta en una tarea tediosa. Por esta razón existen soluciones semi-automáticas que ayudan en esta tarea, aunque en el caso de la detección de objetos de interés con morfología irregular, los algoritmos de estas soluciones no logran buena precisión. En el presente trabajo se pretende estudiar la viabilidad de una solución basada en algoritmos de Deep Learning para el conteo y detección de células en imágenes de fluorescencia de alta resolución.
Fil: Beltracchi, Rodrigo Oscar. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Rizzalli, Ayelen Analia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Massa, José. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Materia
Procesamiento de imágenes
Medicina y biología molecular
Deep Learning
Algoritmos
Imágenes de fluorescencia
Detección de células
Ingeniería de sistemas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/2212
Acceder
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