Localización y conteo de células neuronales en imágenes microscópicas utilizando Deep Learning
En el área de investigación biológica, la microscopia de fluorescencia y la captura de imágenes de este tipo es cada vez más popular dado que permiten identificar elementos difíciles de observar con claridad. Al capturar imágenes de muestras de células, una tarea recurrente es el conteo de célula...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/1937 |
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En el área de investigación biológica, la microscopia de fluorescencia y la captura de
imágenes de este tipo es cada vez más popular dado que permiten identificar elementos
difíciles de observar con claridad. Al capturar imágenes de muestras de células, una tarea
recurrente es el conteo de células presentes una imagen determinada.
Considerando que el conteo de células en una imagen es una tarea sumamente tediosa y
repetitiva, el uso de algoritmos que permitan automatizar esta labor es útil. Este trabajo
plantea el uso de Deep Learning, cuyo aprendizaje está basado en información
provista por una solución existente. Este desarrollo es una oportunidad para aplicar
Deep Learning en el problema de conteo de células.
Para facilitar la labor de científicos que necesitan realizar el conteo de células en las
imágenes capturadas como resultado de un experimento, este trabajo presenta los
detalles del desarrollo de una aplicación web y el servidor necesario para proveer la
funcionalidad deseada. La idea es proveer una interfaz para hacer uso del algoritmo
de conteo que aplica Deep Learning y que cada usuario pueda administrar diferentes
solicitudes de análisis de imagen. |
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
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