Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

El inmunomarcaje mediante partículas de oro (inmunogold),  es una técnica utilizada en campos como la histología para la detección de péptidos o proteínas en células. Consiste en la unión de anticuerpos a partículas de oro coloidal, de modo que las estructuras de interés pueden ser reconocidas con el tipo de microscopio adecuado. El análisis de estas imágenes consiste fundamentalmente en la detección y conteo de estas partículas, que aparecen como puntos negros, así como del estudio de la distribución espacial de las mismas. Aunque la mayoría de los estudios llevan a cabo el análisis del marcaje en imágenes de secciones, en muchos casos resulta de interés llevarlo a cabo en la estructura de la célula. Para ello, es necesario obtener una representación en tres dimensiones de ésta. En general, la estructura se ha de construir a partir de una secuencia de secciones 2D obtenidas de manera automática por el microscopio. 

Este TFG consiste en el desarrollo de una aplicación para la reconstrucción 3D de estructuras neuronales sometidas a inmunomarcaje a partir de secuencias de imágenes microscópicas 2D, y el análisis de las mismas. A pesar de que existe software —Reconstruct(TM)— que permite llevar a cabo la reconstrucción, éste no es específico para inmunomarcaje, y no permite llevar a cabo el análisis de la distribución de las partículas de oro. Además, el hecho de ser un software propietario impide su modificación para otros propósitos, como son el suavizado de formas a partir de contornos creados de modo manual. 

 

Metodología y Competencias

Este proyecto se enmarca dentro de la intensificación de computación. Por ello, y debido a que se trata de una aplicación con una funcionalidad específica no se seguirá ninguna metodología de desarrollo típica de ingeniería del software más allá del prototipado, dedicándose el esfuerzo principalmente al desarrollo de los algoritmos.

El trabajo se divide en cuatro partes fundamentales:

• Estudio del problema, estudio del estado del arte en reconstrucción 3D, y familiarización con las librerías que serán usadas en el desarrollo la aplicación.  
• Desarrollo de una interfaz para la definición de objetos de interés en las imágenes 2D.
• Desarrollo de un módulo para la generación de la estructura 3D a partir de las proyecciones de los objetos de interés.  
• Desarrollo de un módulo para la cuantificación y análisis de la distribución espacial de las partículas de oro en la estructura.

En relación a las competencias específicas de computación, este trabajo permitirá desarrollar, fundamentalmente, las  siguientes: [CM1], [CM3], y [CM6].

 

Medios a utilizar

Para el desarrollo del trabajo no es necesario ningún Hardware adicional al PC. En la implementación utilizará el lenguaje Python, en su versión 3+ y las librerías:

• PyQt: Para el desarrollo de la interfaz gráfica.
• Scikit-image y PyQtGraph/OpenGL: Para la manipulación de gráficos y reconstrucción 3D, respectivamente.  
• Numpy/Statsmodels/Matplotlib: Para la cuantificación de partículas y análisis de las imágenes.

 

Bibliografía

• Reconstruct: https://synapseweb.clm.utexas.edu/software-0
• Lorensen, W. E., & Cline, H. E. (1987, August). Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm. In ACM siggraph computer graphics (Vol. 21, No. 4, pp. 163-169). ACM.
• Documentación de PyQtGraph: http://www.pyqtgraph.org/
• Documentación y tutoriales de scikit-image: http://scikit-image.org
• Documentación y tutoriales de numpy: http://www.numpy.org/ 
• Documentación y tutoriales de statsmodels: http://www.statsmodels.org/stable/index.html
• Documentación y tutoriales de matplotlib: http://matplotlib.org/
• The OpenGL Programming Guide: http://www.opengl-redbook.com/