Aplicación de algoritmos de visión por ordenador (Redes Neuronales Convolucionales) para la segmentación celular en imágenes de microscopía enfocado en células neuronales

Este proyecto se enfoca en el desarrollo de una herramienta para la segmentación celular en imágenes de microscopía, permitiendo a los investigadores, científicos y profesionales del área de la salud simplificar y acelerar el proceso de investigación para el desarrollo de fármacos y tratamientos contra los trastornos neurodegenerativos. Se utilizarán redes neuronales convolucionales (CNNs) para reconocer de una forma muy precisa los patrones no uniformes en imágenes que no son fáciles de identificar, como lo son las células neuronales en imágenes de microscopía; específicamente, la solución a este problema de segmentación celular se fundamentará en la red neuronal convolucional UNET, la cual se basa en la segmentación de imágenes mediante el uso de CNNs. Se pretende lograr segmentar de manera automatizada células neuronales, y dado que la segmentación de este tipo de célula presenta una oportunidad de mejora y gran impacto, se espera que esta solución simplifique y acelere el progreso en las disciplinas de la ciencia de la vida y bioprocesamiento, así como para mejorar el estado del arte en este aspecto de la investigación.

• Autores: Fuentes Acosta, Martín Elías; Primo Barrios, Carlos Alberto; Ricardo Ariza, Juan Pablo
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11231
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/11231
• Palabra clave: Segmentación de imágenes; Célula neuronal; Detección celular; Segmentación de instancias; Red Neuronal Convolucional; Visión por ordenador; Image segmentation; Neural cell; Cell detection; Instance segmentation; Convolutional neural network; Computer vision
• License: Universidad del Norte