Modelo computacional para la identificación de células espermáticas mediante el análisis automático de micrografías digitales

Descripción del Articulo

El presente proyecto de fin de carrera consiste en el desarrollo de un modelo computacional para la identificación de células espermáticas con el objetivo de analizar la normalidad de la morfología de la cabeza de dichas células mediante el análisis de micrografías digitales. El modelo propuesto com...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Hernández Bretón, Heidy
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2015
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/6088
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/6088
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Fotomicrografía--Simulación con computadoras
Infertilidad--Simulación con computadoras
Procesamiento de imágenes
Diagnóstico por imágenes
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Descripción
Sumario:El presente proyecto de fin de carrera consiste en el desarrollo de un modelo computacional para la identificación de células espermáticas con el objetivo de analizar la normalidad de la morfología de la cabeza de dichas células mediante el análisis de micrografías digitales. El modelo propuesto comprende el procesamiento de las imágenes microscópicas, la extracción y selección de características que identifican la cabeza de las células espermáticas, la clasificación de las mismas en normales o anormales atendiendo a criterios morfológicos y el análisis comparativo de la caracterización realizada con relación a los estándares de la Organización Mundial de la Salud. Las imágenes microscópicas fueron procesadas para obtener una máscara binarizada de las mismas donde se identificara la cabeza de las células. Posteriormente las cabezas de las células fueron caracterizadas de manera automática de acuerdo a métricas seleccionadas y se realizó una reducción de dimensionalidad utilizando Análisis de Componentes Principales. Para la clasificación se emplearon Máquinas de Soporte Vectorial. Como resultado del procedimiento aplicado se pudieron identificar el 91.5% de las células espermáticas existentes en las imágenes de muestra. La tasa de acierto conseguida para la clasificación morfológica fue del 77.6%. Las métricas consideradas en la caracterización están de acuerdo a los parámetros de la Organización Mundial de la Salud.
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