Seguimiento de partículas en videos de microscopía
Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017.
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author | Reyes, Martín Gabriel |
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description | Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017. |
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publishDate | 2018 |
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spelling | rdu-unc.60132022-10-13T11:32:19Z Seguimiento de partículas en videos de microscopía Reyes, Martín Gabriel Sánchez, Jorge Adrián, dir. Computación aplicada Applied computing Life and medical science System biology Partículas Trayectorias Detección Enlace Detection Particles Trajectories Linking Kalman Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017. En este trabajo se presenta un algoritmo modular que tiene como objetivo reconstruir trayectorias de partículas a partir de secuencias de imágenes obtenidas con técnicas de microscopía óptica, y extraer información estadística cuantitativa acerca de los movimientos de las mismas. En primera instancia, se obtienen las coordenadas de las partículas, luego de aplicar combinaciones de distintos filtros para limpiar las imágenes y obtener máximos locales al aplicar un operador Laplaciano. Luego se ensamblan las detecciones de los diferentes cuadros de video con un algoritmo basado en filtros de Kalman. El algoritmo de reconstrucción de trayectorias se evalúa y compara con experimentos conocidos. Finalmente se extrae información relevante que servirá para caracterizar las trayectorias. This work presents a modular algorithm that aims to reconstruct trajectories of particles from sequences of images obtained with optical microscopy techniques, and extract quantitative statistical information about the movements of the same. In first instance, the coordinates of the particles are obtained, after applying combinations of different filters to clean the images and obtain local maxima when applying a Laplacian operator. Then the detections of the different video frames are assembled with an algorithm based on Kalman filters. The algorithm of trajectory reconstruction is evaluated and compared with known experiments. Finally, relevant information that will serve to characterize the trajectories is extracted. 2018-03-23T17:33:29Z 2018-03-23T17:33:29Z 2017 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/6013 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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