Detección de bordes y superficies en imágenes de microscopía de fluorescencia con resolución mejor que el límite de difracción

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Se desarrolló un método para la detección de bordes y superficies en imágenes de microscopía de fluorescencia. El mismo, nombrado SUPPOSe Edge, es una extensión a imágenes densas del método de super resolución SUPPOSe que logra localizar los bordes de objetos con resolución mejor que el límite de di...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Brinatti Vázquez, Guillermo Daniel
Otros Autores: Martínez, Oscar Eduardo
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2021
Materias:
DETECCION DE BORDES
MICROSCOPIA DE FLUORESCENCI
SUPER RESOLUCION
LIMITE DE DIFRACCION
DECONVOLUCION
EDGE DETECTION
FLUORESCENCE MICROSCOPY
SUPER-RESOLUTION
DIFFRACTION LIMIT
DECONVOLUTION
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6996_BrinattiVazquez
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling tesis:tesis_n6996_BrinattiVazquez2025-03-31T21:50:11Z Detección de bordes y superficies en imágenes de microscopía de fluorescencia con resolución mejor que el límite de difracción Edge and surface detection in fluorescence microscopy images with resolution better than the diffraction limit Brinatti Vázquez, Guillermo Daniel Martínez, Oscar Eduardo DETECCION DE BORDES MICROSCOPIA DE FLUORESCENCI SUPER RESOLUCION LIMITE DE DIFRACCION DECONVOLUCION EDGE DETECTION FLUORESCENCE MICROSCOPY SUPER-RESOLUTION DIFFRACTION LIMIT DECONVOLUTION Se desarrolló un método para la detección de bordes y superficies en imágenes de microscopía de fluorescencia. El mismo, nombrado SUPPOSe Edge, es una extensión a imágenes densas del método de super resolución SUPPOSe que logra localizar los bordes de objetos con resolución mejor que el límite de difracción y exactitud hasta tres veces mayor que los métodos de detección de bordes tradicionales. Para esto se aproxima el gradiente de la imagen como una superposición de fuentes puntuales orientadas de igual intensidad, transformando el problema de la deconvolución en un problema de cuadrados mínimos sobre las posiciones de las fuentes. Para esto es necesario considerar un término de regularización que penaliza los cambios abruptos en las normales al contorno, garantizando la convergencia. Se presenta el desarrollo matemático del método y se lo pone a prueba tanto en imágenes simuladas como experimentales, mostrando un fuerte incremento en la resolución obtenida, que permite recuperar detalles que no son evidentes en las imágenes originales y separar dos estructuras que se encuentran a una distancia menor que el límite de difracción. Finalmente se realiza una generalización del método a tres dimensiones, permitiendo la detección de superficies en imágenes volumétricas de microscopía de fluorescencia. Ambos métodos fueron puestos a prueba realizando mediciones de microscopía de fluorescencia de campo amplio y de microscopía por excitación de dos fotones, siendo estas ́ultimas realizadas en un equipo construido especialmente para esta tesis. A novel method for edge detection in fluorescence microscopy images is presented. The method, named SUPPOSe Edge, is an extension of the SUPPOSe super-resolution technique that achieves edge localization with resolution better than the diffraction limit and up to a threefold increase in accuracy compared to traditional edge detection algorithms. For this purpose the gradient of the image is approximated as a superposition of oriented point like sources, all of the same intensity, transforming the deconvolution problem into a least square problem on the positions of the sources. A regularization term that penalizes abrupt changes in the vectors normal to the contour is proposed to ensure convergence. The mathematical theory of the method is presented as well as its proof of concept in simulated and experimental images, showing an enhancement in the resolution that allows to recover details that are not evident in the original images and to separate pairs of structures that are closer than the diffraction limit. Finally a generalization to three spatial dimensions is performed allowing for the detection of surfaces in volumetric fluorescence images. Both methods were tested in wide field fluorescence microscopy images and two photon excitation microscopy images, the latter performed in a microscope specially built for this thesis. Fil: Brinatti Vázquez, Guillermo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2021-12-16 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6996_BrinattiVazquez
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