An Expert System Based on Computer Vision and Statistical Modelling to Support the Analysis of Collagen Degradation

Título traducido de la contribución: Un sistema experto basado en visión por computadora y modelado estadístico para apoyar el análisis de la degradación del colágeno

Daniel Eduardo Calle Lopez, Luis Eduardo Garzon Muñoz, Vladimir Espartaco Robles Bykbaev, Zobeida Yaroslava Robles Bykbaev, Clara Sanjurjo Rodríguez, Javier Tarrio-Saavedra

Resultado de la investigación: Capítulo del libro/informe/acta de congresoCapítulo

Resumen

Los copolímeros de poli(DL-láctido-co-glicólido) (PDLGA) se han diseñado y realizado específicamente como biomateriales, teniendo en cuenta sus propiedades de biodegradabilidad y biocompatibilidad. Una de las aplicaciones de los modelos estadísticos de degradación en la ingeniería de materiales es la estimación del nivel de degradación y la fiabilidad de los materiales. En algunos estudios de fiabilidad, como el presente caso, es posible medir la degradación física (pérdida de masa, absorbancia de agua, pH) en función del tiempo. Para ello, proponemos un sistema experto capaz de dar soporte en el análisis de la degradación del colágeno mediante métodos de visión artificial y técnicas de modelado estadístico. Sobre esta base, los investigadores pueden determinar qué modelo estadístico describe mejor el comportamiento del biomaterial. El sistema experto fue entrenado y evaluado con un corpus de 63 imágenes (fotografías 2D obtenidas por microscopía electrónica) de células madre mesenquimales humanas (CMMh-3A6) cultivadas en un experimento de laboratorio de 44 días de duración. Las esponjas de colágeno tipo 1 se dispusieron en 3 grupos de 21 muestras (cada imagen se obtuvo en intervalos de 72 horas).
Título traducido de la contribuciónUn sistema experto basado en visión por computadora y modelado estadístico para apoyar el análisis de la degradación del colágeno
Idioma originalInglés estadounidense
Título de la publicación alojadaIntelligent System
EditorialInTech
Páginas1-16
ISBN (versión impresa)978-1-78923-607-1
EstadoPublicada - 29 ago. 2018

Areas de Conocimiento del CACES

  • 219A Medicina

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