Preprocesamiento Neuronal Utilizando El Algoritmo De Deconvolución De Lucy-Richardson

PREPROCESAMIENTO NEURONAL UTILIZANDO EL ALGORITMO DE DECONVOLUCIÓN DE LUCY-RICHARDSON
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Francisco Javier Duran Montilla, 2Rubén de Jesús Medina, 2Miguel Angel Vera, 1Rosa Virginia Mendoza Briceño, 1Zulma Cecilia Peña Contreras, 2Delsy Maria Dávila Vera
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Centro de Microscopía Electrónica ―Dr. Ernesto Palacios Prü‖, Universidad de Los Andes. Mérida-Venezuela Grupo de Investigación deIngeniería Biomédica (GIBULA), Universidad de Los Andes. Mérida-Venezuela coordinación motriz de la corteza cerebelar [1]. EL cuerpo de las CP es de forma piriforme [2],[3] y sus ramificaciones dendríticas son complejas, presentando, en toda la extensión de la superficie dendrítica, estructuras conocidas como espinas dendríticas; estas son protrusiones de la membrana y del citoplasma celular quetienen longitudes diferentes y están distribuidas irregularmente en estas prolongaciones [4]. En este estudio se enfoca el interés en la estructura celular de la CP, que consiste en poder identificar de una forma más simple las espinas dendríticas ya que, generalmente, la identificación y cuantificación de las espinas dendríticas neuronales se realiza por medio de un simple análisis visual de lasimágenes obtenidas con MLARD. Hasta el momento, la cuantificación de las espinas dendríticas se realiza de forma manual y es por tanto un proceso tedioso, subjetivo y con una mayor probabilidad de error. Debido a estos inconvenientes se hace necesario el desarrollo de un algoritmo computacional robusto, que utilice diferentes herramientas especializadas tanto para el preprocesamiento de este tipo deimágenes como para la posterior detección y cuantificación de las referidas espinas. Este trabajo tiene como principal objetivo, la restauración de imágenes digitales de CP, obtenidas en el Centro de Microscopía Electrónica “Dr. Ernesto Palacios Prü” de la Universidad de Los Andes (Mérida, Venezuela), visualizando los cortes con microscopía de luz de alta resolución digitalizada (MLARD). Estasimágenes se obtuvieron a diferentes planos focales, y en ellas se observaron imágenes borrosas originadas por un proceso de degradación lineal e invariante espacialmente que afecta a cada uno de los pixeles de la imagen en igual proporción. Esta degradación se modeló como una convolución [5] matemática bidimensional de una función f(x,y) representativa de la imagen original, con otra función, depropagación del punto, que modela el proceso de degradación de cada punto h(x,y), obteniéndose una imagen degradada g(x,y). El problema aquí consiste en realizar la operación inversa que permita recuperar la imagen original f(x,y) a partir de la versión degradada g(x,y) y del conocimiento que se tenga de las causas del proceso de degradación que ha tenido lugar, esto se conoce como deconvolución [6].La deconvolución, en forma más general, es la corrección de los efectos instrumentales originada por las aberraciones de los sistemas ópticos. Diversos autores han

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Resumen—El objetivo de esta investigación es desarrollar una técnica basada en el algoritmo de deconvolución a ciegas de Lucy-Richardson para procesar imágenes adquiridas mediante instrumentos de microscopia de luz de altaresolución, de esta manera se logra restaurar dichas imágenes. Para ello, el algoritmo debe estimar la función de propagación del punto (PSF: point spread function), la cual produce deformación en las imágenes, debido a imperfecciones ópticas y electrónicas del sistema de adquisición. En base a tal estimación, el algoritmo obtiene el operador inverso mediante la deconvolución para generar así unestimado de la imagen real que corresponde a la imagen restaurada. En el presente trabajo se procesan imágenes de células de Purkinje (CP), las cuales son la unidad funcional principal de la corteza cerebelosa de los vertebrados. Este tipo de célula, envía señales inhibitorias hacia los núcleos cerebelosos profundos y constituye la única salida de toda la coordinación motriz de la referida corteza....