Plataforma computacional de análisis automático de imágenes micrográficas para la evaluación de la fertilidad masculina.

FINCYT208IA13El presente proyecto desarrollará una plataforma  computacional para el procesamiento automático de micrografías digitales de muestras vivas de semen, con el fin de determinar la capacidad de fertilidad masculina, para ello se desarrollarán algoritmos computacionales que permitan de forma automática la detección de las células espermáticas con lo que se busca diferenciar a estas, de posibles artefactos presentes en la muestra, determinando las características morfológicas y de motilidad de los espermatozoides para, de acuerdo a los estándares definidos por la OMS, se diagnostique la capacidad de fertilización del paciente en análisis.

Los sistemas CASA existentes en el mercado son de tipo semi-automático, además de su alto costo, poseen tecnología computacional cerrada que no permite modificación alguna del código en el cual fueron desarrollados, por ello, con el presente proyecto, se busca desarrollar la tecnología propia que permita adecuar la plataforma de análisis de semen a las diferentes condiciones que pueda presentar una muestra. Al finalizar el proyecto, este know how podrá ser extendido para el análisis de otros tipos de muestras de semen, que pueden provenir de animales, lo cual es útil para la conservación y mejoramiento genético de animales de producción con registros numéricos, como es el caso de vacunos y alpacas. Además también se formará personal especializado en la aplicación de algoritmos de visión computacional a diferentes problemas del país.

 

Proyecto finaciado por:

 

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Tesis realizadas en el marco del proyecto:

 

Autor: Gárate Polar, Diego Alonso

 Titulo: Modelo heurístico para la determinación de la motilidad en células espermáticas mediante el análisis automático de tracking en video,

 

Autora: Hernández Bretón, Heidy

 Titulo: Modelo computacional para la identificación de células espermáticas mediante el análisis automático de micrografías digitales,