Detección de bandas en color en una imagen de electroforesis en gel de una dimensión usando un algoritmo de localización basado en máximos y mínimos
En este artículo se escribe una metodología desarrollado en MATLAB para el procesamiento de imágenes de electroforesis en gel de una dimensión las cuales contienen información de antígenos de insectos (Triatoma Dimidiata o Pito) y de parásitos (Fasciola). La metodología propuesta permite complementa...
- Autores:
-
Salazar-Centeno, Cesar Augusto
Niño-Niño, Carlos Andrés
Díaz-Suárez, Ricardo Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/36174
- Acceso en línea:
- http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/1766
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- Palabra clave:
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Salazar-Centeno, Cesar AugustoNiño-Niño, Carlos AndrésDíaz-Suárez, Ricardo Andrés2021-09-24T13:17:48Z2021-09-24T13:17:48Z2017-07-01http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/176610.15332/iteckne.v14i2.1766http://hdl.handle.net/11634/36174En este artículo se escribe una metodología desarrollado en MATLAB para el procesamiento de imágenes de electroforesis en gel de una dimensión las cuales contienen información de antígenos de insectos (Triatoma Dimidiata o Pito) y de parásitos (Fasciola). La metodología propuesta permite complementar la interpretación visual de las imágenes basándose en técnicas de contraste, realce de cada una de las bandas y la implementación de filtros para eliminar discontinuidades; adicionalmente se propone un algoritmo de máximos y mínimos para la identificación automática de cada una de las bandas. Como resultado final se obtuvieron 5 imágenes a color, ubicando e identificando con una eficiencia del 100% las bandas características de la electroforesis en gel en comparación con sus patrones originales, complementado con un análisis cuasi-cuantitativo de la cantidad de muestra de cada una de ellas en relación con la banda con mayor concentración.This article describes a developed methodology on MATLAB for the images processing of the gel electrophoresis image in one dimension which contain information of insect antigens (Triatoma Dimidiata or Pito) and parasites (Fasciola). The proposed methodology permits to complement the visual interpretation of the images basing on contrast technics, heighten each of the bands and the implementation of filters to eliminate discontinuities; additionally, it’s proposed an algorithm of maximums and minimums for the automatic identification of each band. As a final result it’s obtained 5 color images, locating with a 100% efficiency the characteristic bands of the gel electrophoresis in comparison with their original patterns, complementing with a quasi-quantitative analysis of the sample amount of each of them in relation with the highest concentration band.application/pdfspaUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangahttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/1766/1354ITECKNE; Vol 14 No 2 (2017); 122-130ITECKNE; Vol 14 No 2 (2017); 122-1302339-34831692-1798Copyright (c) 2018 ITECKNEhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Detección de bandas en color en una imagen de electroforesis en gel de una dimensión usando un algoritmo de localización basado en máximos y mínimosColor Bands Detection on a Gel Electrophoresis Image in one Dimension Applying a Location Algorithm Based on Maximums and Minimumsinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb111634/36174oai:repository.usta.edu.co:11634/361742023-07-14 16:20:53.481metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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En este artículo se escribe una metodología desarrollado en MATLAB para el procesamiento de imágenes de electroforesis en gel de una dimensión las cuales contienen información de antígenos de insectos (Triatoma Dimidiata o Pito) y de parásitos (Fasciola). La metodología propuesta permite complementar la interpretación visual de las imágenes basándose en técnicas de contraste, realce de cada una de las bandas y la implementación de filtros para eliminar discontinuidades; adicionalmente se propone un algoritmo de máximos y mínimos para la identificación automática de cada una de las bandas. Como resultado final se obtuvieron 5 imágenes a color, ubicando e identificando con una eficiencia del 100% las bandas características de la electroforesis en gel en comparación con sus patrones originales, complementado con un análisis cuasi-cuantitativo de la cantidad de muestra de cada una de ellas en relación con la banda con mayor concentración. |
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