Show simple item record

dc.contributor.authorVelázquez Blázquez, José Sebastián 
dc.contributor.authorCavas Martínez, Francisco 
dc.contributor.authorCampuzano Brando, Víctor Andrés 
dc.contributor.authorAlió del Barrio, Jorge Luis 
dc.contributor.authorFernández Cañavate, Francisco José 
dc.contributor.authorAlió Sanz, Jorge Luciano 
dc.date.accessioned2021-04-28T10:42:58Z
dc.date.available2021-04-28T10:42:58Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationVELÁZQUEZ-BLÁZQUEZ, Jose Sebastián, CAVAS-MARTÍNEZ, Francisco, CAMPUZANO-BRANDO, Víctor Andrés et al. PROCESADO AUTOMÁTICO DE IMAGEN APLICADO AL CONTEO Y CARACTERIZACIÓN DE LA FORMA DE CÉLULAS ENDOTELIALES CORNEALES. DYNA, March 2020, vol. 95, no. 2, p.170-174. DOI: https://doi.org/10.6036/9275es_ES
dc.identifier.issn0012-7361
dc.description.abstract[SPA] El conteo de las células endoteliales corneales, así como la caracterización de su porcentaje de hexagonalidad, cuentan con gran importancia en la actualidad para la detección de anomalías y patologías del ojo humano, tales como el glaucoma. Las tecnologías prevalentemente usadas se basan tanto en la microscopía como en un posterior análisis de imagen. Sin embargo, el conteo automático de células realizado por el software integrado en los microscopios es bastante inconsistente, por lo que muchos laboratorios optan por usar el conteo manual como alternativa más fiable. Este conteo es una labor larga y tediosa, que puede dar lugar a errores humanos, por lo tanto, se han realizado diversas propuestas para automatizar el proceso. La presente comunicación muestra un procedimiento para el pre-procesado, segmentación y análisis automático de las imágenes obtenidas con un microscopio confocal, usando la transformada Watershed, y una Interfaz Gráfica de Usuario (IGU) creada con Matlab® para su aplicación. A fin de cuantificar la calidad del procedimiento, se analizaron un total de 30 imágenes endoteliales con un número de celdas comprendido entre 90 y 170, resultando un error medio de conteo del 4.3%, lo que puede considerarse un resultado razonablemente bueno. Sin embargo, los resultados alcanzados para el porcentaje de hexagonalidad mediante este método, y con la calidad de las imágenes usadas, no son tan buenos como se esperaba, lo que invita a mejorar la calidad de las imágenes, centrarse en áreas con una mayor homogeneidad de células o incluso la aplicación de otros algoritmos, tales como las redes neuronales, para futuros trabajos. [ENG] Corneal endothelium cell count, as well as cell hexagonality percent characterization, are of great importance nowadays to detect anomalies and pathologies of human eye, such as glaucoma. Prevalent technologies used are mainly based in both microscopy and a later image analysis. However, automatic cell count made by microscopes’ built-in software is rather inconsistent, therefore many laboratories opt for using manual count as the most reliable alternative. This count is a tedious and time-consuming task, that can lead to human error, for this reason, several proposals to automate the process have been made. Present communication shows a procedure for the automatic pre-processing, segmentation and analysis of the images obtained by a confocal microscope, using watershed transform, and the graphics user interface (GUI) created with Matlab® to apply this procedure. In order to quantify the procedure’s quality, 30 corneal endothelium images with a number of cells between 90 and 170 were analysed, resulting in a mean error in cell count of 4.3%, which can be considered a reasonably good result. However, results achieved for hexagonality percent using this method, and with the available image quality, are not as good as expected, which invites to improving image quality, focusing in areas with better cell homogeneity or even considering the application of other algorithms, such as neural networks, for future works.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo fue apoyado por la Red Temática de Investigación Cooperativa en Salud (RETICS-RD16/0008/0012), financiado por el Instituto de Salud Carlos III y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherFederación de Asociaciones de Ingenieros Industriales de Españaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeAutomatic image processing applied to corneal endothelium cell count and shape characterizationes_ES
dc.titleProcesado automático de imagen aplicado al conteo y caracterización de la forma de células endoteliales cornealeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.subjectMatlab®es_ES
dc.subjectInterfaz Gráfica de Usuario (GUI)es_ES
dc.subjectHexagonalidades_ES
dc.subjectWatershedes_ES
dc.subjectOpening-Closing by reconstruction (OCBR)es_ES
dc.subjectGraphics User Interface (GUI)es_ES
dc.subjectHexagonalityes_ES
dc.subjectWatershedes_ES
dc.subject.otherExpresión Gráfica en Ingenieríaes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/9327
dc.identifier.doi10.6036/9275
dc.identifier.urlhttps://www.revistadyna.com/documentos/pdfs/_adic/9275-1.pdf
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.relation.projectIDRETICS-RD16/0008/0012es_ES
dc.subject.unesco3201.09 Oftalmologíaes_ES
dc.subject.unesco1203.09 Diseño Con Ayuda del Ordenadores_ES
dc.contributor.funderInstituto de Salud Carlos IIIes_ES
dc.contributor.funderFondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)es_ES


Files in this item

untranslated

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España