Análisis de Textura y Aprendizaje Computacional a partir de Microfotografía Chagásica

Contenido principal del artículo

E. J. Rosado Sánchez
V. Sandoval Curmina
N. Hevia-Montiel

Resumen

El Trypanosoma cruzi es agente causal de la enfermedad de Chagas en América Latina. El análisis de presencia de nidos del parásito en muestras histopatológicas por microfotografía es requerido para determinar el daño en tejido cardíaco y que provoca miocardiopatía crónica. En este trabajo se analizó el uso de técnicas de aprendizaje computacional (redes neuronales convolucionales) en la detección de nidos de amastigotes en músculo cardíaco y la extracción de descriptores de textura de estos nidos para caracterizar y relacionar estos descriptores con la evolución del daño histológico durante la enfermedad de Chagas. Se utilizó un conjunto de microfotografías de modelo murino en etapa aguda: sujetos sanos y sujetos infectados por Trypanosoma cruzi. Para la detección automática de nidos se utilizó una red neuronal convolucional U-Net, donde validando respecto a regiones Gold Standard, esta presentó valores de AUC-ROC entre 0.96-0.97, y se obtuvieron valores de 0.81-0.88 y 0.70-0.78 para los índices de DICE y Jaccard, respectivamente. Se extrajeron características de textura para cada región detectada, utilizando Energía, Homogeneidad, Entropía y Contraste para caracterizar la textura de nidos y su relación temporal la evolución de la fase aguda de la enfermedad.  El método desarrollado puede eficientizar la detección de nidos y ser una herramienta de apoyo en el análisis de imágenes histológicas.

Detalles del artículo

Cómo citar
Rosado Sánchez, E. J., Sandoval Curmina, V., & Hevia-Montiel, N. (2021). Análisis de Textura y Aprendizaje Computacional a partir de Microfotografía Chagásica. Memorias Del Congreso Nacional De Ingeniería Biomédica, 8(1). Recuperado a partir de https://memoriascnib.mx/index.php/memorias/article/view/101-105
Sección
Procesamiento de Señales e Imágenes Médicas
Biografía del autor/a

V. Sandoval Curmina, Departamento de ingeniería Eléctrica, Electrónica y Biomédica, Instituto Tecnológico de Mérida/Tecnológico Nacional de México, Mérida, México

Dr. Víctor Sandoval Curmina, profesor investigador del Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Mérida adscrito al Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica. Recibió el grado de Ingeniero en Electrónica del Instituto Tecnológico de Mérida, Mérida, Yucatán, México, en 1995, Maestro en Ciencias en la especialidad de Ingeniería Eléctrica dentro del área de Telecomunicaciones del CINVESTAV-IPN, Ciudad de México, México en 2005, y Doctor en Ciencias en la especialidad de Ingeniería Eléctrica dentro del área de Telecomunicaciones del CINVESTAV-IPN, Guadalajara, México, en 2015. Sus áreas de investigación incluyen procesamiento de señales, comunicaciones digitales y redes inalámbricas aplicado a Industria 4.0 e IoT.

N. Hevia-Montiel, Unidad Académica del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas en Yucatán, Universidad Nacional Autónoma de México, Mérida, México

Dra. Nidiyare Hevia Montiel, investigadora en la Unidad Académica del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la Universidad Nacional Autónoma de México en el Estado de Yucatán. Cuenta con el Grado de Maestría en Ingeniería Eléctrica en el Área de Señales e Imágenes por la Universidad Nacional Autónoma de México. Obtuvo el grado de Doctora por la Universidad de Orsay - Paris XI, sus área de investigación son el Procesamiento de Imágenes, Visión Computacional y Reconocimiento de patrones por inteligencia artificial, con aplicaciones sobre todo médicas y biológicas. Ha participado en los programas de Formación Temprana de Científicos de la Secretaría de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico del Estado de Yucatán, como Proyecto Savia e Impulso Científico Universitario, así como en la Feria de Ciencia y Tecnología en el rol de investigadora anfitriona, asesora y los comités de evaluación a nivel estatal y nacional.