Interfaz gráfica para cuantificación de microgotas fluorescentes
Interfaz gráfica para cuantificación de microgotas fluorescentes
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¿Para qué es?
Este software está diseñado para el conteo y análisis de microgotas fluorescentes en imágenes, con el objetivo de cuantificar la carga viral de SARS-CoV-2. A través de una interfaz gráfica intuitiva, permite clasificar las microgotas como positivas o negativas según su fluorescencia, la cual indica la presencia de carga viral.
El sistema incluye herramientas de ajuste en tiempo real, como sliders para modificar el tamaño y rango de fluorescencia de las microgotas, optimizando la precisión del análisis. Además, el software integra algoritmos en Python para detectar y clasificar las microgotas, y ofrece la opción de usar imágenes de control para mejorar la exactitud en condiciones difíciles, como cargas virales bajas. También permite ajustes manuales para agregar o eliminar microgotas no detectadas o clasificadas incorrectamente.
Con estas características, el software facilita un análisis detallado y personalizado de las muestras, mejorando la precisión en la detección y clasificación de microgotas fluorescentes.
¿Cómo funciona?
Una vez obtenidas las imágenes de las microgotas fluorescentes en el equipo destinado al conteo, estas se seleccionan manualmente para ser cargadas en el software, donde se inicia el proceso de detección en función de la fluorescencia de cada gota.
Los parámetros que determinan el umbral de intensidad de brillo a partir del cual una gota es clasificada como positiva o negativa son ajustables por el usuario, permitiendo adaptar la detección a las condiciones de luminosidad específicas de cada conjunto de imágenes.
Tenemos 2 opciones para hacer la detección y cuantificación de las microgotas: algorítmo K-Means y Control Negativo
Control negativo
Control negativo
Con el control negativo se utiliza como referencia una imagen que esté libre de microgotas positivas, con la finalidad de calcular el umbral únicamente de las microgotas negativas y posteriormente hacer la comparación con la imagen que contiene tanto microgotas negativas como positivas.
Cuando ya se han obtenido las tonalidades y con ello el umbral, ahora es posible detectar, clasificar y cuantificar el total de las microgotas
Conteo por el algoritmo K-Means
K-means o K-medias es un algoritmo de aprendizaje de maquina (machine learning) no supervisado, es decir que no necesita de información previa sobre lo que hay que encontrar y que en principio nos ayuda a agrupar datos o cúmulos que se encuentran de manera natural en nuestros datos pero que en primera instancia pueden no ser tan evidentes, para agruparlos finalmente en alguno de los grupos encontrados.
Agrupación por centroides
Agrupación por centroides
La manera en que funciona este algoritmo, es que se va a suponer un número K de centroides, los cuales van a ir recolentando los datos de su al rededor dependiendo de las carácteristicas para ese centroide. Por ejemplo, si se tienen un conjunto de datos de colores y se quieren separar en 3 centroides de diferente color, a cada centroide se le asignará un color y por medio de iteraciones se van a ir formando los grupos con los datos vecinos.
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