[ES] El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema de visión artificial para el conteo de microcápsulas insertadas en tejidos mediante análisis de imagen microscópica de alta resolución. El objetivo principal ...[+]
[ES] El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema de visión artificial para el conteo de microcápsulas insertadas en tejidos mediante análisis de imagen microscópica de alta resolución. El objetivo principal es diseñar y desarrollar un sistema que permita determinar la cantidad de microcápsulas presentes en diferentes secciones de los tejidos estudiados. Esta información resulta útil para evaluar la eficacia de los procesos de incorporación de las microcápsulas, así como para determinar la cantidad de producto necesario y la duración de las microcápsulas adheridas a los tejidos.
En este proyecto, se han utilizado redes neuronales convolucionales como base para el diseño de arquitecturas específicas. Estas arquitecturas cuentan con rutas de compresión y expansión, y han sido entrenadas y validadas utilizando una base de datos anotada, que también es parte del trabajo realizado. Adicionalmente, se ha desarrollado una aplicación web para mejorar la usabilidad de este proyecto.
La aplicación web permite a los usuarios cargar imágenes microscópicas de los tejidos y obtener el conteo automatizado de las microcápsulas presentes en dichas imágenes. Esto facilita el análisis y la obtención de resultados de manera más rápida y eficiente.
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[EN] The present work focuses on the development of an artificial vision system for counting microcapsules inserted in tissues by means of high resolution microscopic image analysis. The main objective is to design and ...[+]
[EN] The present work focuses on the development of an artificial vision system for counting microcapsules inserted in tissues by means of high resolution microscopic image analysis. The main objective is to design and develop a system to determine the number of microcapsules present in different sections of the studied tissues. This information is useful to evaluate the efficiency of the microcapsule incorporation processes, as well as to determine the amount of product needed and the duration of the microcapsules adhered to the tissues.
In this project, convolutional neural networks have been used as the basis for the design of specific architectures. These architectures have compression and expansion paths, and have been trained and validated using an annotated database, which is also part of the work done. Additionally, a web application has been developed to improve the usability of this project.
The web application allows users to upload microscopic images of tissues and obtain automated counts of the microcapsules present in these images. This facilitates faster and more efficient analysis and results.
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