Producción Científica Profesorado

Software fiber para la clasificación de fibras musculares en imágenes histológicas.



Rodríguez Torres, Erika Elizabeth

2016

Chávez Fragoso Gonzalo Adán, Vázquez Mendoza Enrique, Rodríguez Torres Erika Elizabeth, López Ortega Omar, López García Kenia, Jiménez Estrada IsmaelSoftware fiber para la clasificación de fibras musculares en imágenes histológicas.LIX Congreso Nacional de Ciencias Fisiológicas. 14 ? 18 de agosto de 2016. Campeche, Camp. México.


Abstract


Para la caracterización de los tipos de fibras presentes en músculos esqueléticos de los organismos se emplean tinciones histoquímicas. La identificación y clasificación de esas fibras se lleva a cabo visualmente por un experto humano, lo que conlleva una considerable inversión de recursos y tiempo. Por lo anterior se presenta un sistema computacional que permite la automatización de la tarea de clasificación de las fibras musculares en un menor tiempo, que requiere menor intervención por parte de un experto y manteniendo un alto grado de eficiencia, que además permite la medición de áreas de las fibras musculares. Para tal propósito, se utilizan herramientas computacionales tales como algoritmos de minería de datos como K-medias, Mapas auto organizados de Kohonen y una propuesta de aprendizaje supervisado por el experto, utilizados para la caracterización e identificación de los grupos de colores presentes; procedimientos de lógica difusa y de clustering , para la clasificación de las fibras en los grupos presentes; además de algoritmos de procesamiento digital de imágenes, como filtros morfológicos, para la mejora los resultados con lo que se permite, por último, el conteo, ubicación y medición de las fibras musculares, mediante la modificación del algoritmo de etiquetado de componentes conexas; todo lo anterior implementado en el lenguaje de programación Java, lo que garantiza un soporte multiplataforma, siendo además amigable al usuario en general gracias a la utilización de una Interfaz de usuario gráfica amigable, que además no requiere altos recursos computacionales para su ejecución. Adicionalmente, los resultados obtenidos de dicho sistema pueden ser modificados manualmente por un experto en casos patológicos donde los algoritmos presentados no sean eficiente y posteriormente almacenarse en formatos de alta compatibilidad, como lo son hojas de cálculo para poder alimentar otros sistemas que realicen otro tipo de análisis, por ejemplo determinar la dimensión fractal de un grupo de fibras del mismo tipo para distinguir si se encuentran distribuidas aleatoriamente o no. Este sistema será utilizado para determinar los posibles patrones de distribución y organización de las fibras de los músculos, tanto en condiciones normales como patológicas.



Producto de Investigación UAEH




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