El proyecto consiste en la elaboración de algoritmos para la calibración de un sistema que, mediante técnicas de aprendizaje automático, permite reconocer, clasificar y contar, distintos tipos de células a partir de imágenes microscópicas.
Dicha calibración consiste fundamentalmente en la estimación de los parámetros y umbrales óptimos que han de ser utilizados en el preprocesamiento de las imágenes, y será llevada a cabo mediante algoritmos evolutivos.
El proyecto parte de un conjunto de imágenes microscópicas en las que cada célula está marcada previamente, y de un algoritmo que trata de aislar la imagen individual de cada célula, de cara a la creación de una base de datos que será la utilizada para entrenar el clasificador.
- En una primera fase, el proyecto consistirá en mejorar el algoritmo de extracción de imágenes disponible. Esta mejora incluirá la introducción de algunos parámetros relativos a la imagen y al modo en que se lleva a cabo el algoritmo.
- En una segunda fase, se diseñará e implementará una función de evaluación de modo que, dados unos parámetros, permita cuantificar el rendimiento del algoritmo.
- En la última fase, se utilizará un algoritmo evolutivo para determinar los parámetros óptimos para el algoritmo.
