Actualmente, el desarrollo tecnológico permite contar con sistemas de documentación en gel, para aplicar hacia las necesidades de los laboratorios, proporcionando soluciones innovadoras, tanto para la captura, como para el estudio de las imágenes, y se conforman sobre la base de las metodologías usadas por cada investigador.

Por esta razón, los investigadores usan el equipo de documentación de geles, para procesar la información dentro de los sistemas de alta resolución, y de reconocimiento múltiple de imágenes. De acuerdo a ello, la herramienta aplicada para el desarrollo del sistema, se debe a la electroforesis en gel, ya que se aplica en los laboratorios de biología molecular, celular y bioquímica. Es por ello, que el procesamiento de los geles, es importante, porque exige de la mayor sensibilidad, para asegurar la calidad de los resultados.

Importancia del Sistema de Documentos en Geles

El estudio de imágenes, se desarrolla en diversos campos, particularmente, en el campo de la medicina, para el diagnóstico clínico de imágenes, en las cuales requiere de nuevas tecnologías para la debida comparación.

Por otro lado, en el campo de la biología molecular, el estudio de las expresiones y regulaciones evolutivas de las enfermedades, alcanza las comparaciones de imágenes de geles, a través de la electroforesis, de origen variado para detectar diferencias y similitudes entre ellas.

La idea de un nuevo sistema informático de documentación de geles, que sea idóneo de reconocer a la evolución de las técnicas biológicas, ha originado varios temas de investigación en procesamiento de datos, incluyendo: el tratamiento de imágenes, las deformaciones de imágenes, el emparejamiento de las formas, el aprendizaje automático, la clasificación de imágenes basada en valores cuantitativos y la organización de datos de imágenes. 

En este sentido, existe un creciente interés en comparar y clasificar imágenes de diversos tipos, creadas a partir de muestras biológicas distintas, utilizando diversos protocolos, donde las imágenes digitales son adquiridas con diferentes equipos (CCD, densitómetros, placas de fósforo, etc.).

Métodos para la Documentación de Geles

Frecuentemente, las imperfecciones o evoluciones de imágenes, se utilizan para el alineamiento de las mismas, cuya fuente y grado de distorsión se desconocen. La formación entre dos geles, se realiza a través de métodos de emparejamiento y se caracterizan por: 

• Métodos basados en píxeles.
• Métodos basados en las primitivas gráficas (contornos, puntos de interés, cumbres, etc).
• Métodos basados en informaciones estructuradas (grafos, frames, etc). 

En la primera categoría, los métodos no requieren de un procedimiento de imágenes: la igualdad, se realiza por la comparación directa de los valores de los píxeles. Por el contrario, los procesos de la segunda categoría, necesitan una localización y un parámetro previo al proceso de emparejamiento. En cuanto a los métodos de la tercera categoría, precisan una representación de alto nivel, como las características de grafos, representando relaciones espaciales entre objetos.

Este sentido, la documentación de geles, y los métodos de emparejamiento, pueden ser agrupados en cuatro categorías, según el grado de abstracción de la representación de los objetos comparados: 

• Espacio de la representación, para la selección de algunos puntos de control.
• Medidas de semejanza, los puntos de control correspondientes se definen en el otro gel (el gel que va a ser alineado).  
• Espacio de búsqueda, se calculan minimizando el error de los puntos de control correspondientes, según el método de los mínimos cuadrados.
• Estrategia de búsqueda, la imagen se deforma utilizando las transformaciones que resultan y la interpolación bilineal.

En resumen, la documentación de geles, se ha transformado en una destreza habitual dentro del campo de la medicina, donde se desarrollan métodos para superar los tratamientos cuantitativos y cualitativos de geles, mediante técnicas para filtrar las imágenes, sin reducir el contraste ni la comprensión en la detección, facilitando optimizar la clasificación de imágenes.

Se trata de una búsqueda de similitudes y desigualdades entre imágenes, con el fin de manifestar automáticamente nuevos marcadores de enfermedades y de formar automáticamente clases, a partir de un conjunto de imágenes.

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