https://www.ingenieria.unam.mx Repositorio Facultad de Ingeniería

Sistema de reconocimiento automático de neuronas en microscopía de epifluorescencia

Mostrar el registro sencillo del ítem

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.identifier.uri http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/16793
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.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
dc.director.trabajoescrito Olveres Montiel, Jimena
dc.carrera.ingenieria Ingeniería en computación es_ES


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • Tesis 2019
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2019.

Mostrar el registro sencillo del ítem

Buscar en RepoFI


Búsqueda avanzada

Listar

Mi cuenta