Prueba potencial colorimétrica no invasiva para el análisis de lágrimas humanas

Objetivos: mostrar diferencias entre los patrones colorimétricos correspondientes a las sustancias estudiadas con un programa de análisis de imágenes e identificar el estado de lágrimas humanas normales y lágrimas anormalesMétodos: se analizaron colorimétricamente fotografías digitales de diferentes...

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Autores:
Tipo de recurso:
article
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Colorimetric; test; analysis;
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openAccess
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description Objetivos: mostrar diferencias entre los patrones colorimétricos correspondientes a las sustancias estudiadas con un programa de análisis de imágenes e identificar el estado de lágrimas humanas normales y lágrimas anormalesMétodos: se analizaron colorimétricamente fotografías digitales de diferentes sustancias (agua corriente, agua destilada, solución salina normal, dextrosa al 5 %, lágrimas artificiales, aceite vegetal, etanol de uso comercial y plasma humano) contenidas en tubos de hematocrito, mediante Photoshop CS2. Las fotografías se sometieron a análisis comparativo colorimétrico así: 1) entre las fotografías de los tubos vacíos, 2) entre las fotografías de los tubos de una misma sustancia, 3) entre las fotografías de los tubos de diferentes sustancias y 4) entre las fotografías de los tubos vacíos y las fotografías de los tubos con las diferentes sustancias utilizadas.Resultados: 1) se encontraron semejanzas cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a los tubos vacíos; 2) existen semejanzas cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a los tubos con la misma sustancia; 3) hay diferencias cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a las diferentes sustancias utilizadas, y 4) existen diferencias cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a los tubos vacíos y los patrones colorimétricos de todas las sustancias analizadas.Conclusiones: con la metodología trabajada se establecieron diferencias entre sustancias que varían en su composición, mediante el análisis de su patrón colorimétrico característico. El software propuesto, alimentado por fotografías digitales, podrá realizar una rápida, económica y precisa identificación de diferentes sustancias, y aplicado específicamente a las lágrimas humanas, permitirá determinar su estado.
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spelling Prueba potencial colorimétrica no invasiva para el análisis de lágrimas humanasPotential Non-Invasive Colorimetric Test for Analysis of Human TearsCamacho F., Gabriel Eduardo; Pontificia Universidad JaverianaFierro V., Adriana; Pontificia Universidad JaverianaBriceño, Mónica; Pontificia Universidad JaverianaColorimetric; test; analysis;colorimétrica; prueba; análisis;Objetivos: mostrar diferencias entre los patrones colorimétricos correspondientes a las sustancias estudiadas con un programa de análisis de imágenes e identificar el estado de lágrimas humanas normales y lágrimas anormalesMétodos: se analizaron colorimétricamente fotografías digitales de diferentes sustancias (agua corriente, agua destilada, solución salina normal, dextrosa al 5 %, lágrimas artificiales, aceite vegetal, etanol de uso comercial y plasma humano) contenidas en tubos de hematocrito, mediante Photoshop CS2. Las fotografías se sometieron a análisis comparativo colorimétrico así: 1) entre las fotografías de los tubos vacíos, 2) entre las fotografías de los tubos de una misma sustancia, 3) entre las fotografías de los tubos de diferentes sustancias y 4) entre las fotografías de los tubos vacíos y las fotografías de los tubos con las diferentes sustancias utilizadas.Resultados: 1) se encontraron semejanzas cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a los tubos vacíos; 2) existen semejanzas cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a los tubos con la misma sustancia; 3) hay diferencias cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a las diferentes sustancias utilizadas, y 4) existen diferencias cualitativas entre los patrones colorimétricos correspondientes a los tubos vacíos y los patrones colorimétricos de todas las sustancias analizadas.Conclusiones: con la metodología trabajada se establecieron diferencias entre sustancias que varían en su composición, mediante el análisis de su patrón colorimétrico característico. El software propuesto, alimentado por fotografías digitales, podrá realizar una rápida, económica y precisa identificación de diferentes sustancias, y aplicado específicamente a las lágrimas humanas, permitirá determinar su estado.Objetives: To demonstrate differences in colorimetric patterns between different substances tested with a program for colorimetric image analysis. The ultimate goal of this work is to identify the state of human normal tears versus abnormal tears.Methods: Digital photographs of different substances (current water, distilled water, normal saline solution, dextrose 5 %, artificial tears, vegetable oil, current used ethanol, and human plasma) in hematocrit tubes were analyzed by using the program Photoshop CS2. The photographs were subjected to comparative colorimetric analysis, comparing the photographs of the tubes of the same substance and comparing between different substances.Results: Were achieved to establish different colorimetric patterns for different used substances, similar colorimetric patterns for the tubes of the same substance, similar colorimetric patterns for all empty tubes and different colorimetric patterns between empty tubes and all analyzed substances.Conclusions: With the exposed method it is possible to determine the type of substance through analysis of colorimetric patterns, by a program of colorimetric image analysis, and will allow through the same method to differentiate between normal and abnormal tears to develop a program, powered by digital photos, that allows a fast, economical and efficient way to identify a substance and that applied specifically to human tears, to establish their state.Pontificia Universidad Javeriananullnull2018-02-24T15:52:30Z2020-04-15T18:21:25Z2018-02-24T15:52:30Z2020-04-15T18:21:25Z2016-04-27http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/vnimedica/article/view/162072011-08390041-9095http://hdl.handle.net/10554/30258spahttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/vnimedica/article/view/16207/13019Universitas Medica; Vol. 54, Núm. 2 (2013); 199-208Universitas Médica; Vol. 54, Núm. 2 (2013); 199-208Copyright (c) 2013 Gabriel Eduardo Camacho F., Adriana Fierro V., Mónica BriceñoAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-03-29T17:51:17Z