Evaluación de técnicas de suavización para el seguimiento de células progenitoras en imágenes de microscopía confocal (2022)
En los últimos años, uno de los campos de estudio y análisis que ha venido tomando fuerza, en el área de la biología, es el proceso de regeneración celular de tejidos en seres vivos como algunos artrópodos y reptiles, los cuales, luego de una amputación tienen la capacidad de regenerar partes de su cuerpo, como es el caso del crustáceo Parhyale hawaiensis. Para su estudio se adquieren imágenes de microscopía confocal en 4D, con muy baja relación señal a ruido, que permiten la visualización de la regeneración celular en el tiempo. Sin embargo, el proceso de reconocimiento y seguimiento de las células se hace mediante técnicas manuales, lo que hace esta tarea sea compleja, sesgada y tome demasiado tiempo. Como parte de la investigación colectiva dentro del semillero en Procesamiento de Imágenes y Reconocimiento de Patrones Lún de la Universidad de Ibagué, en este trabajo se desarrollaron, evaluaron y compararon diferentes métodos de suavización de imágenes como, los filtros no lineales A trous, Difusión anisotrópica, Bilateral, Guiado, Propagado Mejorado, K_SVD, Promedio No Local, Propagado mejorado Bilateral, ROF y TVL, con el fin de encontrar el que arroja mejores resultados en cuanto a la atenuación de ruido sin pérdida de información en imágenes 4D de Parhyale hawaiensis, obteniendo resultados comparativos que permitieron determinar que los filtros Difusión Anisotrópica y Propagado Mejorado permiten reducir el ruido de una forma óptima con la menor pérdida de información y el mayor conteo de células. También se evaluó la respuesta sobre dos imágenes sintéticas donde los filtros K-SVD y Propagado Mejorado obtuvieron los mejores resultados. Los métodos fueron implementados como parte de la herramienta Trackmate, desarrollada para el software de libre acceso Fiji, por medio de la que se puede realizar y visualizar procesos de segmentación, filtrado y unión de partículas en 2D y 3D. Trackmate originalmente cuenta tan sólo con el filtro no lineal mediana, que, si bien permite la atenuación de ruido, no siempre produce resultados óptimos. Se analizó la respuesta de cada filtro y sus resultados, basados en los parámetros de eliminación de ruido y conservación de bordes; Para ello se utilizaron imágenes naturales y sintéticas con diferentes niveles de ruido las cuales fueron procesadas con cada uno de los métodos de suavización de imágenes mencionados; al aplicar cada uno de los filtros se suaviza la imagen y se hace una detección de células. Para analizar el resultado de la aplicación de cada una de las técnicas de suavización, se determinó el número de células detectadas correctamente (verdaderos positivos), células no detectadas (falsos negativos), células contadas más de una vez (falsos positivos) y en el caso de imágenes reales, aquellos objetos que no siendo células fueron contados como tales (falsos positivos).