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dc.rights.licenseLicencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.contributorAcosta, Nelson Hector
dc.contributorCaffetti, Jacqueline Diana
dc.creatorCaffetti, Yanina Andrea
dc.date.accessioned2020-11-10T13:06:31Z
dc.date.available2020-11-10T13:06:31Z
dc.date.issued2020-02-27
dc.identifier.citationFil: Caffetti, Yanina Andrea. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Secretaría de Investigación y Posgrado. Maestría en Tecnologías de la Información; Argentina.es_AR
dc.identifier.otherTM-004
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12219/2762
dc.descriptionFil: Caffetti, Yanina Andrea. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Secretaría de Investigación y Posgrado. Maestría en Tecnologías de la Información; Argentina.es_AR
dc.description.abstractLa presente investigación, analiza diferentes técnicas de clasificación, segmentación y extracción de contornos de imágenes digitales. En particular centra la atención en los algoritmos de Inteligencia Artificial de Facebook, algoritmos evolutivos, algoritmos genéticos, y redes neuronales convolucionales. Se analizará su aplicación a imágenes de microscopía, específicamente aquellas parametrizadas según la técnica de Micronúcleos. La prueba de Micronúcleos es una de las técnicas citogenéticas más empleadas para la evaluación de genotoxicidad y mutagenicidad. Los Micronúcleos surgen a partir de cromosomas completos o fragmentos acéntricos que se retrasan durante la anafase, ya sea por la falta de centrómeros o por daño al huso mitótico. Además, los cambios en la morfología normal de los núcleos, también se consideran indicadores de daño genotóxico y son descritos como anormalidades nucleares que constituyen un análisis complementario al recuento de Micronúcleos. El objetivo de este estudio es el diseño de una herramienta bioinformática capaz de colaborar con los profesionales del Laboratorio de Citogenética General y Monitoreo Ambiental de la UNaM-IBS-CONICET para la detección de daños celulares.es_AR
dc.description.abstractThe present investigation analyzes different techniques of classification, segmentation and extraction of contours of digital images. In particular, it focuses on Facebook's Artificial Intelligence algorithms, evolutionary algorithms, genetic algorithms and convolutional neural networks. Its application to microscopy images will be analyzed, specifically those parameterized according to the Micronucleus technique. The Micronucleus test is one of the most commonly used cytogenetic techniques for the evaluation of genotoxicity and mutagenicity. Micronuclei arise from complete chromosomes or acentric fragments that are delayed during anaphase, either due to lack of centromeres or damage to the mitotic spindle. In addition, changes in the normal morphology of the nuclei are also considered indicators of genotoxic damage and are described as nuclear abnormalities that constitute a complementary analysis to the Micronucleus count. The objective of this study is to design a bioinformatic tool capable of collaborating with the professionals of the General Cytogenetics and Environmental Monitoring Laboratory of the UNaM-IBS-CONICET for the detection of cellular damage.es_AR
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent1 MB
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Secretaría de Investigación y Posgrado. Maestría en Tecnologías de la Informaciónes_AR
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectTecnologías de la Informaciónes_AR
dc.subjectBiotecnologíaes_AR
dc.subjectAlgoritmoes_AR
dc.subjectBiotechnologyes_AR
dc.subjectAlgorithmes_AR
dc.subjectGeneticses_AR
dc.subjectInformation Technologieses_AR
dc.subjectGenéticaes_AR
dc.titleReconocimiento y clasificación de patrones en imágenes de microscopia, parametrizadas según la Técnica de Micronúcleoses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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