Tesis de pregrado
Separaci?n y conteo de c?lulas musculares en procesamiento de im?genes
Registro en:
Autor
Urrego Gamboa, Diego Alejandro
Espa?ol D?az, Jorge Danilo
Institución
Resumen
En la medicina y la farmacolog?a es com?n el uso de modelos animales para el desarrollo y evaluaci?n de nuevos medicamentos, dado que, por ?tica, no es posible causar da?os ni experimentar con seres humanos. Sin embargo, poco se ha hecho en la ingenier?a biom?dica para facilitar el trabajo de los cient?ficos para los estudios en estos modelos. En particular, una dificultad que se presenta en el an?lisis del tejido muscular es la identificaci?n y conteo de las c?lulas en im?genes de microscop?a de miembros inferiores de rata. Esta tarea suele hacerse manualmente, lo cual la hace tediosa, subjetiva, inexacta, no reproducible y costosa en tiempo. Por esta raz?n, en este trabajo se desarroll? una t?cnica semiautom?tica basada en t?cnicas de procesamiento de im?genes que permite acelerar el proceso de conteo celular, reduciendo notablemente el tiempo de an?lisis y aumentando la precisi?n. Una herramienta de edici?n fue incluida para corregir los resultados obtenidos. Para el estudio se emplearon im?genes proporcionadas por el Laboratorio de C?lulas Madre del Departamento de Fisiolog?a y Trasplante patol?gico de la Universidad de Mil?n, Italia. El m?todo implementado como herramienta del programa ImageJ, fue evaluado y comparado con im?genes Ground Truth obteniendo una reducci?n en tiempo del 83%. In medicine and pharmacology it is common to use animal models for the development and evaluation of new medications, since, by ethics, it is not possible to cause harm or experiment with humans. However, little has been done in biomedical engineering to facilitate the work of scientists for studies on these models. In particular, a difficulty that arises in the analysis of muscle tissue is the identification and counting of cells in microscopy images of lower rat limbs. This task is usually done manually, which makes it tedious, subjective, inaccurate, not reproducible and expensive in time. For this reason, in this work a semi-automatic technique was developed based on image processing techniques that allows to accelerate the cell counting process, significantly reducing the analysis time and increasing the accuracy. An editing tool was included to correct the results obtained. For the study, images provided by the Stem Cell Laboratory of the Department of Physiology and Pathological Transplantation of the University of Milan, Italy were used. The method implemented as a tool of the ImageJ program was evaluated and compared with Ground Truth images, obtaining a reduction in time of 83%.