Reconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el laborat...

Autores: Caffetti, Yanina Andrea; Vera Laceiras, María Silvia; Acosta, Nelson; Pisarello, María Inés; Caffetti, Jacqueline Diana
Año de publicación: 2018
Idioma: español castellano
Tipo de recurso: documento de conferencia
Estado: versión publicada
Descripción: Fil: Caffetti, Yanina Andrea. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Exactas Químicas y Naturales; Argentina.
Fil: Vera Laceiras, María Silvia. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Exactas Químicas y Naturales; Argentina.
Fil: Acosta, Nelson. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Pisarello, María Inés. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Caffetti, Jacqueline Diana. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Exactas Químicas y Naturales; Argentina.
Fil: Caffetti, Jacqueline Diana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología Subtropical; Argentina.
Fil: Caffetti, Jacqueline Diana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
En esta línea de investigación se estudian y analizan diferentes técnicas de clasificación, segmentación y extracción de contornos de imágenes digitales, en particular se centra la atención en las líneas de investigación que utilizan el algoritmo DeepMask, algoritmos evolutivos y redes neuronales. Se presentan aquí algunos resultados preliminares y se pretende aplicarlos a imágenes obtenidas mediante microscopios, específicamente a aquellas parametrizadas según la técnica de Micronúcleos y Ensayo Cometa, ambos empleados por el Laboratorio de Citogenética General y Monitoreo Ambiental de la UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares.
Materia: Imágenes digitales
Microscopio
Patrones de imágenes
Algoritmos de segmentación
Extracción de contornos
Redes neuronales
Clasificación de imágenes
Nivel de accesibilidad: acceso abierto
Condiciones de uso: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Institución: Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador: oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/30359

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