Modelo heurístico para la determinación de la motilidad en células espermáticas mediante el análisis automático de tracking en video
Hoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las parejas a tartar problemas en sus sistemas repro...
| Autor Principal: | Gárate Polar, Diego Alonso |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/6054 |
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| Sumario: |
Hoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas
tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el
caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las
parejas a tartar problemas en sus sistemas reproductores con la finalidad de
permitirles concebir un hijo, para lo que se require en la mayoria de casos un análisis
de fertilidad. Actualmente la forma más usada para realizar este análisis es el método
de inspección directa el cual es un procedimiento inexacto, subjetivo, no repetible y
difícil de enseñar.
El análisis de la motilidad espermática es una parte importante en el análisis de
fertilidad y al mismo tiempo es un buen ejemplo del problema de seguimiento a
múltiples objetos y video vigilancia desde el punto de vista computacional.
El presente proyecto de fin de carrera presenta una solución ante la necesidad de
realizar un seguimiento a cada una de las células espermáticas, llamado tracking, la
solución planteada pone en práctica técnicas de visión computacional y además
propone un modelo heurístico basado en dirección de movimiento y distancia
euclidiana para realizar el seguimiento de espermatozoides en videos obtenidos a
partir del simulador de células espermáticas también desarrollado en el presente
proyecto.
El proyecto inicia con el desarrollo de un simulador de células espermáticas, para
luego realizar la obtención de muestras de dicho simulador, seguidamente se
desarrolló y aplicó un algoritmo para la detección de células espermáticas que fueron
usadas como datos de entrada para el algoritmo de Optical Flow así como para la
heurística propuesta en el presente trabajo, por último se realizó un estudio estadístico
donde se concluye que la heurística propuesta por este proyecto es más eficaz que el
algoritmo de Optical Flow. |
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