El objetivo de este trabajo es el diseño, implementación y comparación de algoritmos eficientes para la detección de células en imágenes microscópicas. Dichos algoritmos se basarán en diversos paradigmas, como la detección de bordes o el clustering basado en densidad.
Para el entrenamiento del modelo, se contará con un conjunto de imágenes en los que las células han sido ya localizadas.
Este trabajo se enmarca en la fase preliminar de desarrollo de un sistema automático de reconocimiento y conteo de células en el ámbito de la investigación en lesiones medulares.
Es necesario el dominio de C++ y/o matlab, ya que proporcionan librerías que permiten manejar con facilidad las imágenes. También se utilizará el programa ImajeJ para el preproceso.
También es recomendable (aunque no impresdindible) haber cursado Diseño de Algoritmos y Minería de Datos.
