Aprendizaje Supervisado como Herramienta para el Análisis de Absorbancia de la Proliferación Celular de Osteoblastos Ante la Presencia de Estímulos de Ultrasonido.

Abstract

Hoy en día los estudios sobre regeneración ósea son cada vez más innovadores e importantes en el campo de la ingeniería tisular. Una de las técnicas para el análisis de la proliferación celular de células osteoblásticas es la espectrofotometría, donde se obtienen datos de acuerdo a la variación de intensidad de luz analizando la absorbancia, por desgracia el proceso toma tiempo y depende de reactivos para poder efectuarse. En este contexto, el presente trabajo propone una metodología por visión computacional y aprendizaje supervisado, como una herramienta para el estudio del análisis celular, buscando mejorar el proceso realizado de manera manual y dar una alternativa de estudio en futuros experimentos. Se estimularon células óseas con frecuencias de ultrasonido con el objetivo de acelerar el crecimiento celular y se obtuvieron imágenes después de ser expuestas a dichos estímulos, siendo comparadas con sus respectivos controles. Finalmente se utilizó un algoritmo de aprendizaje supervisado alimentado con características de textura de las imágenes. Los resultados de viabilidad celular indican que la forma de estimulación afecta a las células de una manera positiva, es decir, tuvieron mayor proliferación celular que las células no estimuladas y de igual forma el algoritmo fue capaz de diferenciar entre las imágenes de células estimuladas y las células control (sin estimulación).