Enhancement of an automatic algorithm for deconvolution and quantification of three-dimensional microscopy images

En trabajos previos hemos diseñado y desarrollado un software para la optimización del procesamiento de imágenes multidimensionales, el cual consiste de un algoritmo automático de desconvolución de restauración (desconvolución con restricción de positividad) y tres indicadores de restauración de la...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vicente, Nathalie B., Diaz Zamboni, Javier E., Adur, Javier F., Izaguirre, María F., Casco, Víctor
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Inglés
Publicado: 2008
Materias:
Ciencias Informáticas
Algorithms
desconvolución
cuantificación
Multidimensional
Three-dimensional displays
algoritmo automático
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21779
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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algoritmo automático
description En trabajos previos hemos diseñado y desarrollado un software para la optimización del procesamiento de imágenes multidimensionales, el cual consiste de un algoritmo automático de desconvolución de restauración (desconvolución con restricción de positividad) y tres indicadores de restauración de la imágenes (Ancho Total a la Mitad del Máximo, Relación Contraste-Ruido y Relación Señal-Ruido) usados para evaluar cuantitativamente la calidad de restauración. Dado que el diseño del algoritmo se implementó en módulos desacoplados, hemos podido incorporar dos nuevos parámetros para evaluar la restauración de imágenes (indicadores tridimensionales basados en la función de Tenegrad) sin realizar cambios significativos en el código. La versión mejorada del algoritmo se utilizó para procesar imágenes tridimensionales utilizando diversas Funciones de Esparcimiento Puntual experimentales; las imágenes se obtuvieron mediante microscopia de campo amplio de fluorescencia del patrón de expresión de E-caderina en la piel de embriones de Rhinella arenarum y de microesferas fluorescentes. Se compararon los indicadores de restauración y el rendimiento de las versiones previa y mejorada del algoritmo. Los resultados indican que los indicadores basados en la función de Tenegrad coinciden con los evaluados previamente y que los nuevos módulos no incrementan significativamente el tiempo de procesamiento.
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Diaz Zamboni, Javier E.
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