Detección y corrección del Efecto Sonrisa en imágenes de geles de electroforesis utilizando modelos activos de forma acoplados.

Abstract

El presente proyecto se enfoca en la implementación de métodos de procesamiento digital de imágenes obtenidas mediante procesos de electroforesis, las cuales permiten la caracterización molecular de organismos. En general, las imágenes de geles de electroforesis presentan distorsiones, una de ellas es el “Efecto Sonrisa”, producto del desplazamiento desigual de las moléculas a través del gel. De acuerdo con lo anterior el presente trabajo tiene como objetivo principal implementar un sistema que reduzca el “Efecto Sonrisa” de las imágenes de geles de electroforesis. La solución propuesta consiste en construir un modelo activo de forma a partir de modelos sintéticos como el modelo de distorsión radial y el modelo de distorsión transversal basada en series de Fourier. El modelo activo se alinea con la ubicación de algunas bandas, lo cual permite describir el “Efecto Sonrisa” presente en las imágenes de geles; seguidamente se aplica el mapeo inverso del modelo a la imagen de gel y se obtiene una imagen con menor distorsión a la imagen original. En éste trabajo se presenta un enfoque objetivo para la evaluación de los algoritmos mediante Frentes de Pareto que permiten un análisis multiobjetivo, es decir, consideran simultáneamente varias medidas de aptitud que compiten entre sí.