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
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- Repositorio
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- Institución
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Reconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el laboratorio de citogenética general y monitoreo ambiental UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celularesCaffetti, Yanina AndreaVera Laceiras, María SilviaAcosta, NelsonPisarello, María InésCaffetti, Jacqueline DianaImágenes digitalesMicroscopioPatrones de imágenesAlgoritmos de segmentaciónExtracción de contornosRedes neuronalesClasificación de imágenesFil: 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.Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura2018-04-26info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfp. 401-405application/pdfCaffetti, Yanina Andrea, et al., 2018. Reconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el laboratorio de citogenética general y monitoreo ambiental UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares. En: XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura, p. 401-405.978-987-3619-27-4http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/30359spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2025-10-23T11:19:17Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/30359instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712025-10-23 11:19:17.407Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse |
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