Clasificación y conteo de células del Ensayo Cometa usando procesamiento digital de imágenes y aprendizaje de máquinas

El Ensayo Cometa, o electroforesis unicelular en gel es un método empleado para el estudio del daño de células de ácido desoxirribonucleico (ADN). Sin embargo, la evaluación de células dañadas se realiza con métodos manuales, lo cual consume demasiado tiempo y es impreciso. Por esta razón, en este trabajo se presenta un nuevo método automático para procesar y analizar imágenes del Ensayo Cometa, basado en técnicas de procesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático, incluyendo Redes Neuronales Convolucionales. Se expone una investigación comparativa de cinco arquitecturas permitiendo tener una precisión con el método desarrollado de hasta 97.44%, superior a los resultados manuales, donde el Procesamiento Digital de Imágenes posibilitó lograr un mayor rendimiento. La validación de los resultados automáticos se llevó a cabo comparándolos con los resultados manuales, mostrando su rendimiento y con abilidad, gracias a lo cual es ahora utilizado como método para el estudio de los resultados del Ensayo Cometa en el Laboratorio de Biología Celular de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali.

• Autores: Acosta Franco, Juan Esteban; Quiroga Rodríguez, Juan Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ibagué
• Repositorio: Repositorio Universidad de Ibagué
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4177
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12313/4177
• Palabra clave: Ensayo Cometa - Conteo de Células; Aprendizaje de máquinas; Procesamiento digital de imágenes; Inteligencia artificial; Redes neuronales convolucionales; Ensayo cometa; ADN; Digital image processing; Artificial intelligence; Convolutional neural networks; Comet assay; DNA
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2