Un algoritmo modular para el seguimiento de partículas en videos de microscopía
Fil: Sánchez, Jorge A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
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| Publicado: |
2023
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| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11086/547804 |
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I10-R141-11086-547804 |
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I10-R141-11086-5478042023-08-31T13:20:11Z Un algoritmo modular para el seguimiento de partículas en videos de microscopía Sánchez, Jorge A. Pury, Pedro A. Marconi, Verónica I. Tracking en videos de microscopía Nado de microorganismos Detección automática Seguimiento Movilidad Fil: Sánchez, Jorge A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Fil: Sánchez, Jorge A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Pury, Pedro A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Marconi, Verónica I. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Marconi, Verónica I. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Fil: Marconi, Verónica I. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. En el presente trabajo se aborda el problema de seguimiento de una población de partículas (como células, microorganismos o entes autopropulsados en general) en videos de microscopía óptica y la extracción de información cuantitativa confiable de manera automatizada. Para ello se propone un esquema modular de procesamiento compuesto por las siguientes etapas: i) detección de partículas; ii) reconstrucción de trayectorias; iii) análisis de trayectorias. El módulo de detección se basa en la extracción de extremos locales en el Laplaciano de la función intensidad, evitando así el empleo de técnicas de binarización y la consecuente pérdida de precisión en localización. Para la reconstrucción de trayectorias se establece un criterio que explota las nociones de proximidad y continuidad temporal. El método propuesto se evalúa y compara experimentalmente empleando secuencias y métricas conocidas en la literatura, obteniéndose resultados alentadores. https://amcaonline.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/5214 Fil: Sánchez, Jorge A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Fil: Sánchez, Jorge A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Pury, Pedro A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Marconi, Verónica I. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Marconi, Verónica I. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Fil: Marconi, Verónica I. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Ciencias de la Información y Bioinformática Ingeniería eléctrica, electrónica y de información 2023-06-15T22:13:39Z 2023-06-15T22:13:39Z 2016 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/547804 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Impreso; Electrónico y/o Digital ISSN: 2591-3522 |
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