Sistema de reconocimiento automático de neuronas en microscopía de epifluorescencia
| dc.carrera.ingenieria | Ingeniería en computación | es_ES |
| dc.contributor.author | González Colín, Fernando | |
| dc.date.accessioned | 2019-08-06T22:22:08Z | |
| dc.date.available | 2019-08-06T22:22:08Z | |
| dc.date.issued | 2019-08-06 | |
| dc.description | Durante el desarrollo de esta tesis se habla de la importancia de las investigaciones en neurociencias y de cómo han sido impulsadas por el avance de la tecnología. Se definen los problemas que enfrentan los investigadores del Departamento de Neurociencia Cognitiva del IFC de la UNAM para la identificación manual de neuronas en vídeos que obtienen mediante microscopía de epifluorescencia. Con el fin de apoyarlos en tal tarea se propone SRANME, un sistema basado en procesamiento de imágenes digitales. Con este sistema se lograron resultados satisfactorios en el sentido de que en menos de 20 minutos y sin la necesidad de altas prestaciones de computo, es capaz de reconocer arriba del 80% de las neuronas identificadas por el experto e incluso aquellas que fueron omitidas por él, siendo reconocido que esto representa una importante mejora en el desempeño de sus actividades. | es_ES |
| dc.description.abstract | La comprensión de la mente humana es uno de los retos más antiguos a los que se ha enfrentado el ser humano, a la vez que los avances científicos y tecnológicos han permitido desarrollar técnicas, experimentos y teorías cada vez más complejas. Sin embargo, con el desarrollo de nuevas técnicas también han aparecido nuevas dificultades. Aunque la microscopía de epifluorescencia es una técnica novedosa que permite realizar experimentos en tejido cerebral y adquirir vídeos de la actividad de múltiples neuronas con resolución de célula única, las características de los vídeos hacen que la identificación de las células nerviosas observadas sea una labor engorrosa para los investigadores lo que implica, principalmente, una desventaja en productividad. En problemas similares de imagenología donde se requiere realizar reconocimiento y segmentación de objetos ha sido aplicado con éxito el procesamiento de imágenes digitales. El desarrollo de nuevos algoritmos y computadoras más potentes han hecho que esta disciplina evolucione rápidamente y tenga utilidad en muchas áreas de estudio, desde la astronomía hasta la medicina. | es_ES |
| dc.description.sponsorship | Proyectos UNAM PAPIIT IA103119 e IN116917 | es_ES |
| dc.director.trabajoescrito | Olveres Montiel, Jimena | |
| dc.identifier.uri | http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/16793 | |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.subject | Procesamiento de imágenes digitales | es_ES |
| dc.subject | Microscopía de epifluorescencia | es_ES |
| dc.subject | Neurociencias cognitivas | es_ES |
| dc.subject | Filtros de suavizado | es_ES |
| dc.subject | Filtros de perfilado | es_ES |
| dc.subject | Análisis multiescala | es_ES |
| dc.subject | Análisis multiresolución | es_ES |
| dc.subject | Morfología matemática | es_ES |
| dc.title | Sistema de reconocimiento automático de neuronas en microscopía de epifluorescencia | es_ES |
| dc.type | Tesis | es_ES |