Imagen de cubierta local
Imagen de cubierta local
Imagen de Google Jackets

Seguimiento de partículas en videos de microscopía / Martín Gabriel Reyes.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2017.Descripción: 59 p. : il. (algunas col.) ; 30 cmTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017. Resumen: En este trabajo se presenta un algoritmo modular que tiene como objetivo reconstruir trayectorias de partículas a partir de secuencias de imágenes obtenidas con técnicas de microscopía óptica, y extraer información estadística cuantitativa acerca de los movimientos de las mismas. En primera instancia, se obtienen las coordenadas de las partículas, luego de aplicar combinaciones de distintos filtros para limpiar las imágenes y obtener máximos locales al aplicar un operador Laplaciano. Luego se ensamblan las detecciones de los diferentes cuadros de video con un algoritmo basado en filtros de Kalman. El algoritmo de reconstrucción de trayectorias se evalúa y compara con experimentos conocidos. Finalmente se extrae información relevante que servirá para caracterizar las trayectorias.Resumen: This work presents a modular algorithm that aims to reconstruct trajectories of particles from sequences of images obtained with optical microscopy techniques, and extract quantitative statistical information about the movements of the same. In first instance, the coordinates of the particles are obtained, after applying combinations of different filters to clean the images and obtain local maxima when applying a Laplacian operator. Then the detections of the different video frames are assembled with an algorithm based on Kalman filters. The algorithm of trajectory reconstruction is evaluated and compared with known experiments. Finally, relevant information that will serve to characterize the trajectories is extracted.
Etiquetas de esta biblioteca: No hay etiquetas de esta biblioteca para este título.
Existencias
Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura URL Copia número Estado Notas Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ítems
Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF Secc. Tesis y Trabajos especiales Trabajo Especial Computación CAJA 22 - 23162 Enlace al Recurso 1 Disponible Disponible también en línea 23162
Total de reservas: 0

Bajo Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial- CompartirIgual 4.0 Internacional.

Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017.

Bibliografía: p. 55-56.

En este trabajo se presenta un algoritmo modular que tiene como objetivo reconstruir trayectorias de partículas a partir de secuencias de imágenes obtenidas con técnicas de microscopía óptica, y extraer información estadística cuantitativa acerca de los movimientos de las mismas. En primera instancia, se obtienen las coordenadas de las partículas, luego de aplicar combinaciones de distintos filtros para limpiar las imágenes y obtener máximos locales al aplicar un operador Laplaciano. Luego se ensamblan las detecciones de los diferentes cuadros de video con un algoritmo basado en filtros de Kalman. El algoritmo de reconstrucción de trayectorias se evalúa y compara con experimentos conocidos. Finalmente se extrae información relevante que servirá para caracterizar las trayectorias.

This work presents a modular algorithm that aims to reconstruct trajectories of particles from sequences of images obtained with optical microscopy techniques, and extract quantitative statistical information about the movements of the same. In first instance, the coordinates of the particles are obtained, after applying combinations of different filters to clean the images and obtain local maxima when applying a Laplacian operator. Then the detections of the different video frames are assembled with an algorithm based on Kalman filters. The algorithm of trajectory reconstruction is evaluated and compared with known experiments. Finally, relevant information that will serve to characterize the trajectories is extracted.

Haga clic en una imagen para verla en el visor de imágenes

Imagen de cubierta local


Nuestras Redes Sociales

facebook Instagram

Horario de la Biblioteca: lunes a viernes de 8:30 a 18:30hs

Av. Medina Allende s/n , Ciudad Universitaria, Córdoba, Argentina

Tel: +54 351 5353701 int. 41127 (Atención al Público) int. 41151 (Dirección)

biblio@famaf.unc.edu.ar (Dirección)

publicofamaf@gmail.com (Atención al público)