Reconocimiento de patrones de imágenes digitales obtenidas mediante microscopio y parametrizadas según la técnica de micronúcleos y la técnica ensayo cometa empleada por el Laboratorio de Citogenética General y Monitoreo Ambiental UNaM-IBSCONICET para la detección de daños celulares

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En esta línea de investigación se estudian y analizan diferentes técnicas de clasificación, segmentación y extracción de contornos de imágenes digitales, en particular se centra la atención en las líneas de investigación que utilizan el algoritmo DeepMask, algoritmos evolutivos y redes neuronales. S...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Caffetti, Yanina Andrea, Vera Laceiras, María Silvia, Acosta, Nelson, Pisarello, María Inés, Caffetti, Jacqueline Diana
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
Neural nets
imágenes digitales
microscopio
patrones de imágenes
extracción de contornos
algoritmos de segmentación
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/67490
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
Descripción
Sumario:En esta línea de investigación se estudian y analizan diferentes técnicas de clasificación, segmentación y extracción de contornos de imágenes digitales, en particular se centra la atención en las líneas de investigación que utilizan el algoritmo DeepMask, algoritmos evolutivos y redes neuronales. Se presentan aquí algunos resultados preliminares y se pretende aplicarlos a imágenes obtenidas mediante microscopios, específicamente a aquellas parametrizadas según la técnica de Micronúcleos y Ensayo Cometa, ambos empleados por el Laboratorio de Citogenética General y Monitoreo Ambiental de la UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares.

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