Filtrado y segmentado en una imagen de electroforesis en gel de una dimensión aplicando el algoritmo de la luciérnaga virtual

Abstract

El presente documento describe en forma detallada las actividades relacionadas con el análisis de una alternativa propuesta en nuestro grupo de investigación CEMOS para la corrección y mejora de las imágenes producto de la electroforesis en gel, con el propósito de reducir posibles interpretaciones erróneas de éstas durante un estudio clínico. Para ello, se contó con la valiosa colaboración del Grupo de Inmunología y Epidemiología Molecular (GIEM), adscrito a la facultad de salud de la Universidad Industrial de Santander (UIS), quien suministró las imágenes de electroforesis en gel en una dimensión, correspondientes a de gel de agarosa con antígenos de insectos (Triatoma Dimidiata o Pito) y de parásitos (Fasciolla A título de conclusión general, se observó que la implementación del algoritmo de la luciérnaga virtual demostró ser una alternativa válida y poderosa, tanto para el diseño de filtros mostrando una respuesta visual similar a la de cualquier otro filtro pero con una pendiente significativamente más cercana a la ideal, como para la mejora de la técnica de detección de objetos por segmentación multinivel combinada con los espacios de color y, en conjunto, con la selección óptima de umbrales dados por el algoritmo de la luciérnaga virtual. Como resultado, se obtuvo un filtro óptimo de tercer orden con más de error, y uno de quinto orden con menos de error, con respecto al filtro Butterworth teórico de los mismos órdenes. Además, en el caso de la segmentación, se logró una precisión y una sensibilidad mayor (de y de , respectivamente) a las alcanzadas con el método de Otsu tradicional.