Evaluation of 3D image-treatment algorithms applied to optical-sectioning microscopy
La información extraída de especimenes biológicos es inherentemente tridimensional. Los datos tridimensionales (3D) permiten un mejor entendimiento de las estructuras y los eventos biológicos, comparados con sus proyecciones bidimensionales (2D), aunque a veces son más difíciles de manejar. Esto exp...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Inglés |
| Publicado: |
2006
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22460 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La información extraída de especimenes biológicos es inherentemente tridimensional. Los datos tridimensionales (3D) permiten un mejor entendimiento de las estructuras y los eventos biológicos, comparados con sus proyecciones bidimensionales (2D), aunque a veces son más difíciles de manejar. Esto explica porqué actualmente se están investigando y mejorando las técnicas de seccionamiento óptico. El principal objetivo del presente trabajo fue evaluar la relevancia de algoritmos de tratamiento de imágenes, los cuales incluyen métodos de preprocesamiento (tales como promediación de imágenes, corrección de background y normalización de intensidades) y procesamiento (desconvolución de desborroneo y de restauración). Esto se realizó mediante la implementación de un algoritmo de cuantificación basado en el Laplaciano y un detector de puntos brillantes. Los algoritmos se aplicaron a un modelo 3D de adhesión celular en piel, basado en un espécimen comúnmente utilizado por nuestro grupo de investigación. Los resultados indican que ciertos métodos de preprocesamiento son requeridos para mejorar el rendimiento de los algoritmos de procesamiento, mientras que otros no deben ser aplicados para asegurar una adecuada y precisa cuantificación. |
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