Reconocimiento y análisis de áreas de superposición de objetos en imágenes de Microscopia

Abstract

El procesamiento digital de imágenes ha aportado, gracias a los avances científicos y tecnológicos de los últimos años, una gama muy amplia de algoritmos para la captura, representación, clasificación y análisis de objetos, que sin duda han permitido un conocimiento más preciso de las estructuras, comportamientos y/o mecanismos que rigen los procesos vitales. Aún así, la automatización de tareas como la segmentación, o la clasificación de elementos en una imagen siguen siendo un aspecto indiscutido de estudio. La presencia de objetos superpuestos con cierto nivel de transparencia en una imagen representa uno de los problemas con los que los especialistas encargados del análisis de esas imágenes se encuentran a diario. Los conceptos aportados por la microscopia óptica en general y la microscopia confocal en particular, mediante el barrido de planos sucesivos de una muestra, o los cambios de iluminación de un punto en particular de la misma provocada por el enfoque de un área específica, sumado al procesamiento digital de imágenes pueden aportar nuevo conocimiento a este tipo de problemáticas. El objetivo de este proyecto es el estudio y desarrollo de nuevas técnicas de procesamiento digital que permitan mejorar el análisis automatizado de imágenes de microscopia con objetos semitraslúcidos superpuestos en general, y en particular para el caso en que el área de cruce obstruye el reconocimiento de zonas de alta importancia para su interpretación.