Evaluación de técnicas de detección de bordes para el seguimiento de células progenitoras e imágenes de microscopía confocal (2023)
En la actualidad no se conoce el mecanismo biológico, mediante el cual algunos animales tienen la capacidad de regenerar partes de su cuerpo. Recientemente, ha sido propuesto como modelo para este tipo de estudio el crustáceo Parhyale Hawaiensis, el cual es capaz de regenerar una extremidad amputada en una semana aproximadamente, y que, dado su pequeño tamaño y transparencia de su cuerpo permite la visualización de las células mediante imágenes de microscopía confocal en 4D, facilitando el seguimiento de la regeneración celular en el tiempo, con el fin de conocer este mecanismo. Sin embargo, dado el alto número de imágenes, nivel de ruido y número de células hacen que el proceso de seguimiento manual de las células progenitoras en la extremidad a través del tiempo sea una tarea extremadamente compleja, pesada y difícil. Por lo tanto, es necesario desarrollar técnicas mejoradas que facilitan esta tarea. En el semillero Lún se está desarrollando una investigación denominada “desarrollo de técnicas de procesamiento de imágenes en vivo para revelar los progenitores y la dinámica celular de la regeneración de miembros” que busca una solución a este problema. Como parte de este proyecto, en este trabajo se implementan y evalúan varios métodos de detección de bordes, con el fin de encontrar la mejor solución que pueda ser empleada para el posterior seguimiento de las células. Las técnicas fueron implementadas como parte de la herramienta TrackMate desarrollada para el software de libre acceso FIJI, escogida debido a su amplio uso y aceptación por parte de los biólogos. Esta herramienta permite el seguimiento de las células en el proceso de regeneración y cuenta con los detectores de bordes Laplaciano de Gaussiano (LOG) y Diferencia de Gaussianos (DOG). Aunque estas técnicas presentan buenos resultados, no permiten la detección de todas las células y detecta un alto número de falsos positivos. En este trabajo, se implementarán otras técnicas de detección de bordes basadas en máscaras de convolución como el operador de Shen - Castan y técnicas de detección óptima como el detector de Deriche. Los resultados son evaluados y comparados para encontrar las técnicas que permiten obtener los mejores resultados.