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CICESE
CONACYT
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DEPARTAMENTO DE ÓPTICA    •    DIVISIÓN DE FÍSICA APLICADA
Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, B.C. english qr
OFERTA TECNOLÓGICA

INTRODUCCIÓN

Debido a la diversidad de formas y tamaños que presentan tanto organismos vivientes como objetos inertes, ha surgido la importante necesidad de buscar sistemas automatizados de identificación. Dichos sistemas han sido utilizados en diversas aplicaciones, tanto en la industria como en el quehacer científico.

El interés en desarrollar y utilizar nuevos sistemas ópticos y algoritmos digitales para el reconocimiento de organismos, independientemente de su escala, rotación y translación dentro una imagen, ha permitido la identificación de algunas especies de fitoplancton, zooplancton, bacterias (tuberculósis y Vibrio cholerae 01), cuerpos de inclusión de virus en imágenes de tejido de camarón (IHHN y WSSV), cromosomas del abulón rojo, azul y amarillo y parásitos de peces.

Otra aplicación de sistemas ópticos-digitales, es el estudio de superficies marinas reales a partir de imágenes remotas. Cuando se tienen superficies con variaciones de altura y detalle lateral mucho mayor que la longitud de onda, la óptica geométrica es aplicable, siempre y cuando los efectos de esparcimiento múltiple sean despreciables, de esta forma a través de la utilización de nuevos algoritmos es posible describir el comportamiento de la superficie del mar, con aplicaciones en el ámbito costero.


FITOPLANCTON

fitoplancton1La fantástica diversidad de formas en los organismos del plancton (fito y zooplancton) ha sido un atractivo para los estudiosos por más de un siglo. La diversidad de la morfología son factores directamente relacionados a su suspensión en la columna de agua (Smayda, 1970). La identificación y conteo de organismos es indispensable para poder realizar estudios de diversidad, estructura de poblaciones y trama trófica, entre otros.

Los organismos del fitoplancton son de gran importancia ecológica ya que comprenden la mayor porción de productores primarios en el mar y pueden ser usados para identificar regiones naturales de los océanos. Estas regiones pueden ser caracterizadas por una especie típica o por un conjunto de especies endémicas.

El trabajo de biogeografía de las comunidades del plancton, ha concluido que los organismos del fitoplancton son buenos indicadores de regiones naturales, las cuales están definidas por la latitud y por los procesos dinámicos de los océanos (Braarud et al. 1953; Smayda, 1958). De tal manera que estos organismos son utilizados para encontrar la relación existente entre las condiciones particulares de cada región y para conocer los cambios que generan las alteraciones globales atmosféricas que está experimentando nuestro planeta en un tiempo geológico, utilizando información de la micropaleontología de un cierto lugar (Funnell y Riedel, 1971).

densdor Las poblaciones del fitoplancton pueden ser caracterizadas por medio de varios métodos, los cuales son: los denominados métodos indirectos que involucran analizar las poblaciones por medio de análisis espectrales fluorescentes a diferentes longitudes de onda de luz, que pueden determinar aspectos muy propios para cada grupo de organismos planctónicos involucrando los diferentes pigmentos que los constituyen (Yentsch y Yentsch, 1979). Los métodos directos que se basan en analizar la muestra por medio de un microscopio, lo que implicaría una forma directa de analizar algo en la muestra. Los organismos del fitoplancton pueden ser contados e identificados visualmente empleando un microscopio, lo que implica una técnica tardada y laboriosa.

Nuestro grupo de procesamiento, ha trabajado en el reconocimientode especies de diatomeas fósiles fragmentadas, obteniéndose un algoritmo de reconocimiento con el cual fue posible identificar la especie x con tan sólo contar con un fragmento del microorganismo. En este caso, se determinó la correlación óptica y digital de las imágenes de microorganismos fitoplanctónicos utilizando técnicas de filtraje espacial para el análisis e identificación de los mismos. Esto trae consigo la ventaja de reducción de tiempo en el procesamiento de las muestras sin tener presente a algún taxónomo especialista en este campo. También hemos desarrollado metodologías ópticas y digitales para la identificación de varias especies de fitoplancton.

 

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ZOOPLANCTON

ZooplanctonRespecto al zooplancton, los miembros más numerosos son los grandes crustáceos herbívoros como los copépodos, eufásidos y los carnívoros quetognatos. Particularmente, los copépodos son los organismos zooplanctónicos más abundantes en el mar, cerca del 90% de los zooplanctontes son capturados en una muestra, y constituyen la principal ruta del flujo de energía entre los productores primarios (fitoplancton) y los niveles tróficos superiores: son las "vacas del mar".
Este grupo de organismos destaca por su gran diversidad, se han descrito cerca de 11500 especies (Humes, 1994) y el número va en aumento ya que recientemente se han reportado especies de copépodos de regiones que antes eran inaccesibles como las cuevas anquihalinas (Fosshagen e Iliffe, 1991) y las chimeneas hidrotermales (Humes, 1991).

Trabajos recientes en ésta línea de investigación demostraron que es más fácil identificar una especie de zooplancton a partir de su patrón de difracción que a partir de su misma imagen y Zavala-Hamz et al. (1997) mediante filtros armónicos circulares pudieron identificar por primera vez a nivel sexo algunas especies de copépodos. Castro -Longoria et al. (2001) obtuvieron un nuevo modelo de reconocimiento para copépodos calanoideos invariante a posición y rotación y Pech-Pacheco et al. (2001) sentaron las bases para la toma automática de microorganismos en un microscopio óptico. Álvarez- Borrego y Castro-Longoria (2003) identificaron especies de Acartia a nivel sexo y Castro-Longoria et al. (2003) identificaron tres distintas especies de copépodos que anteriormente se pensaba eran la misma especie.

Hemos desarrollado investigaciones multidisciplinarias que envuelven el aspecto taxonómico, genético y procesamiento digital de imágenes para el reconocimiento de especies harpacticoidicas crypticas. Se analizaron y estudiaron tres especies de copépodos: de California, Alabama y Lousiana.

En lo que respecta a este proyecto se desarrolló un nuevo algoritmo matemático para la identificación de este tipo de especies que son muy difíciles de reconocer porque se parecen muchísimo, dando lugar a que en el pasado reciente ha existido confusión del punto de vista taxonómico para poder identificarlas. El algoritmo desarrollado mostró una fortaleza de reconocimiento del 93.3 % para la especie de Alabama, de 86.6 % para la especie de California y el 76.6% para la especie de Lousiana. El tiempo de reconocimiento para cada imagen es alrededor de 8 segundos.

 

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IDENTIFICACIÓN DE BACTERIAS
Vibrio cholerae 01

vibrio cholerae Dentro de nuestro grupo de procesado siempre hemos buscado la solución de problemas de gran impacto donde pueda verse la importancia de la aplicación de los sistemas ópticos por la comunidad que nos rodea. Por esta razón también nos estamos enfocando a la identificación del Vibrio cholerae 01 en el agua de mar mediante sistemas ópticos que además de utilizar información de escala, rotación y posición, tengan información de color.

El cólera es una infección intestinal aguda, grave, que se caracteriza por diarrea producida por la enterotoxina del Vibrio cholerae; este padecimiento de aparición súbita puede llevar a los individuos susceptibles a la deshidratación severa, a alteraciones vasculares e incluso a la muerte en menos de 24 horas de no ser tratado adecuadamente (Fernández de Castro 1991, Giono-Cerezo et al. 1991).

Esta enfermedad representa para la humanidad uno de los problemas de salud pública más importantes en la actualidad, no solo por sus repercusiones a nivel individual, sino también por el gran número de personas que afecta alrededor del mundo (Fernández de Castro 1991). Este microorganismo ha sido responsable de casi ocho pandemias a partir de 1817, en que se registró por primera vez, las siete primeras fueron vibrio cholerae2producidas exclusivamente por el V. cholerae O1 y la octava, que aún se encuentra en discusión, por el grupo O139, que son los únicos de los más de 130 serogrupos, que hasta el momento se han detectado como productores de toxinas enteropatógenas (Cholera working group, 1993; Kaper et al. 1993; Sweerdlow y Ries. 1993).

Así, una alternativa al respecto pueden ser los sistemas ópticos y digitales que se han desarrollado para la identificación de diversos objetos a partir de su patrón de difracción. En este caso en particular aplicamos lo que se llama en procesado de imágenes: correlación a color. Recientemente Álvarez -Borrego et al. (2002) desarrollaron un modelo digital de reconocimiento invariante aplicado a la identificación de la bacteria de Vibrio choleare 01 tanto para muestras en agua dulce como muestras de agua de mar.

 

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IDENTIFICACIÓN DE BACTERIAS
Tuberculosis

TuberculosisLa tuberculosis es una enfermedad infecciosa producida por el Micobacteryum tuberculosis que se transmite de persona a persona por medio del aire. Generalmente, la tuberculosis afecta a los pulmones. Los gérmenes son lanzados al aire cuando una persona con tuberculosis en los pulmones tose o estornuda. La tuberculosis también puede atacar otras partes del cuerpo tales como el cerebro, los riñones, o la espina dorsal.

Se han desarrollado varios métodos para segmentar imágenes de tuberculosis utilizando la información cromática. El primer método consiste en la segmentación vellosa de la imagen a color basada en la información que trae consigo cada histograma cromático por separado. El segundo método es un simple filtrado de color que toma en cuenta la comparación de la inversa de la imagen que contiene a la bacteria manchada en amarillo (canal azul) con el producto de los otros dos canales cromáticos. El tercer método está basado en la extracción de firmas de imágenes al proyectar mapeo de logaritmos polares en un vector.

También hemos desarrollado un método de segmentación acromática basado en el uso de operadores morfológicos de niveles de gris sólo para el canal verde. Y también hemos desarrollado diferentes tipos de algoritmos de autoenfoque para las imágenes de tuberculosis.

 

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APLICACIONES EN PROCESOS PRODUCTIVOS MARINOS
Imágenes de tejido de camarón (IHHNV y WSSV)

virus camarónLa acuacultura actualmente se practica en muchos países del mundo. Se considera como una actividad que se está desarrollando como complemento de la captura de organismos marinos y de agua dulce. En la actualidad, ésta actividad contribuye con más del 27.3% de la producción total mundial (FAO, word shrimp farming, 1996).

La camaronicultura en México es una actividad que data de los años 70’s. La principal especie de camarón que se produce por los diversos métodos de acuacultura es: Penaeus vannamei (camarón blanco). El desarrollo más importante de la camaronicultura se localiza en el estado de Sinaloa. Actualmente se encuentran operando 21 laboratorios de producción de larvas y 360 granjas de camarón, las cuales representan un poco más de 33,719 hectáreas de cultivo, que para el año 2000 reportó 21,144 toneladas de camarón. Sin embargo, enfermedades virales como del síndrome de Taura a mediados de 1995 causó pérdidas económicas en la industria camaronícola en los estados de Sonora, Sinaloa, Guerrero (Lightner, 1996), Chiapas y Nayarit (Chávez, 1996) donde se cultiva camarón blanco, ya que esta especie resultó ser susceptible a este virus. Actualmente el virus de la mancha blanca esta ocasionando pérdidas importantes a la actividad.

El contar con herramientas de diagnóstico e investigación de enfermedades de organismos acuáticos rápidas y precisas coadyuvarán a una sana acuacultura. Recientemente Álvarez-Borrego y Chávez-Sánchez (2001) presentaron una metodología digital para el reconocimiento de cuerpos de inclusión de virus IHHN en muestras de tejido de camarón y Pacheco-Marges (2004) ha profundizado más en este algoritmo al implementar filtros compuestos para la detección de cuerpos de inclusión del virus Mancha Blanca en muestras de tejido de camarón.

Para tales efectos, desarrollamos un nuevo algorítmo para detectar cuerpos de inclusión de virus de la Mancha Blanca en tejido de camarón, la confiabilidad fue del 86.1%. En este rubro, como en todos por supuesto, es necesario seguir estudiando nuevas herramientas matemáticas que nos ayuden a vencer problemas de ruido, más rapidez en los diagnósticos y sobre todo tener una alta especificidad en los resultados. El más alto porcentaje de reconocimiento fue en el sistema nervioso y en las glándulas tegumento con 100%. Los valores en el epitelio estomacal fue de 78.45% de reconocimiento. Los tejidos con menor porcentaje de reconocimiento fueron en el órgano linfoide y en el tejido hematopoyético.

 

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APLICACIONES EN PROCESOS PRODUCTIVOS MARINOS
Identificación de parásitos de peces

parasitos de peces La producción acuícola de peces está dominada por tres grupos de especies: carpas, tilapias y ciprínidos. La tilapia y otros cíclidos son el tercer grupo de mayor importancia con una producción anual de 1’264,719 toneladas en 2000 (FAO). Las tilapias han sido introducidas para la acuicultura y con propósitos pesqueros en la mayoría de los países tropicales alrededor del mundo.

El cultivo de tilapia se inició en México desde 1964 y en la actualidad se ha convertido en un importante recurso en un tiempo relativamente corto. Además, con el transcurso de los años se corroboró su gran resistencia y adaptabilidad al medio, que ha hecho que este recurso sea considerado como uno de los más importantes de la piscicultura mexicana.

En su ambiente natural los peces presentan poca susceptibilidad a las enfermedades. Sin embargo, bajo cultivo estas especies se ven afectadas debido a que los organismos están sometidos a cambios repentinos en la calidad del agua y estrés causados por el manejo (Kabata, 1985).

tricodinaHemos desarrollado un algoritmo invariante a posición, rotación y a escala para la identificación de imágenes a color de ciertos parásitos de peces. En especial utilizamos imágenes de las monogeneas Heterobothrium ecuadori y Neobenedenia melleni y las digeneas Lintonium vibexHomalometron longisinosum, Bianium plicitum y Phyllodistomum mirandai. Los resultados obtenidos mostraron que es posible identificar de manera automática este tipo de parásitos mediante el uso de este algoritmo. Al mismo tiempo y con la finalidad de contar con un método altamente eficaz que facilite el trabajo de los técnicos que laboran en sanidad acuícola e investigadores que requieren del conocimiento de la especie de parásito a estudiar de forma rápida y segura, se ha desarrollado un algoritmo de reconocimiento de imágenes dentro de un procesado de correlación a color con filtros de fase compuestos para el reconocimiento de diferentes especies del género Trichodina previamente estudiadas por técnicas convencionales (Rodríguez-Santiago, 2002).

 

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APLICACIONES EN PROCESOS PRODUCTIVOS MARINOS
Identificación de cromosomas de abulón

cromosomas abulón Otro tipo de aproximación, es la utilización de análisis de imágenes en estudios cromosómicos o citogenéticos en distintas especies acuícola de importancia comercial. En este sentido, la utilización de algoritmos de identificación para estudiar distintos aspectos citogenéticos, permite reducir el error ocasionado por las mediciones manuales, al permitir realizar aproximaciones más cuantitativas y detalladas de la naturaleza morfológica de los cromosomas (Schrock et al., 1998). En este sentido, recientemente hemos aplicado dichas metodología en el estudio citogenético el abulón rojo del Pacífico Haliotis rufescens (Gallardo et al. 2004).

Esta nueva metodología, permite un reconocimiento de cromosomas homólogos mediante correlación digital de patrones de difracción equivalente al módulo al cuadro de la transformada de Fourier. Para probar la utilización de correlación digital de cromosomas homólogos se utilizó como material de estudio, placas metafásicas provenientes de larvas de abulón rojo del Pacífico, Haliotis rufescens. A través de la correlación digital fue posible identificar 18 pares de cromosomas homólogos en el abulón rojo del Pacifico Haliotis rufescens. El cariotipo muestra ocho pares de cromosomas metacéntricos, nueve pares submetacéntricos y un par cromosómico subtelocéntrico. El presente estudio plantea la utilización de patrones de difracción para la identificación de cromosomas en distintos tipos de organismos.

 

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DESARROLLO DE TEORÍA MATEMÁTICA PARA LA LIMPIEZA E IDENTIFICACIÓN DE IMÁGENES

Se obtuvieron nuevas transformaciones por elemento realizadas sobre los componentes primarios de las imágenes a color (RGB) antes de proponer correlaciones ópticas multicanal para mejorar el reconocimiento policromático de patrones. En general, explotan la fuerte correlación de los componentes RGB de las imágenes reales. Estas transformaciones han sido investigadas en términos de la robustez del ruido y la capacidad de discriminación. Las simulaciones por computadora para varios tipos de imágenes ruidosas y filtros de correlación han sido hechas para ilustrar la mejoría en reconocimientos de patrones en colores mediante el uso de las transformaciones propuestas. Los resultados experimentales han sido obtenidos en un correlador óptico con dos moduladores espaciales de luz, uno para introducir la escena preprocesada por elemento y el segundo para introducir el filtro.

La transformada de Karhunen-Loeve basada en el cálculo de los eigenvalores y eigenfunciones de la ecuación integral de Karhunen-Loeve es conocida a tener ciertas propiedades las cuales la hacen óptima para muchas detecciones de señales y aplicaciones de filtrado. Ha sido encontrada una solución analítica de la ecuación para un caso práctico cuando la función de covariancia de un proceso estacionario está oscilando exponencialmente. 

Se obtuvieron una nueva clase de filtros no lineales, para procesamiento de imágenes, utilizando operaciones de orden prioritario en vecindades espacialmente conectadas y se desarrollaron algoritmos rápidos para el diseño de estos filtros. Estos filtros tienen gran aplicación para quitar ruido impulsivo, ruido aditivo o quitar una mezcla de ruido impulsivo y aditivo en las imágenes. Se trabaja en el procesado de imágenes desarrollando nuevos algoritmos de correlación invariante.

 

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APLICACIONES EN ESTUDIOS DE OLEAJE

oleaje1mar La costa oeste de la Península de Baja California está expuesta al movimiento del oleaje el cual ocasiona múltiples daños. En aguas profundas, el oleaje puede afectar plataformas marinas y, en aguas someras, construcciones costeras y zonas recreativas. Para estudiar el oleaje de manera cuantitativa, se ha intentado emplear tanto imágenes de radar como fotografías aéreas. La dinámica de la superficie marina es muy importante, ya que nos permite determinar su influencia sobre la capa superficial de mezcla y las líneas de costa.  

Trabajos recientes elaborados en Cicese en los últimos diez años muestran que es posible obtener las estadísticas de primer y segundo orden de superficies rugosas aleatorias a partir de imágenes remotas. Más concretamente, es posible obtener la función de autocorrelación, o el espectro de energía de la superficie.

Se han derivado algunos resultados analíticos y numéricos que relacionan la función de autocorrelación de las alturas de la superficie con la función de autocorrelación del patrón de intensidad que se forma en la imagen de ésta. También se han realizado experimentos para mostrar la aplicabilidad de ésta nueva técnica. Los resultados han mostrado que es posible estimar propiedades estadísticas de primer y segundo orden de las alturas de una superficie rugosa aleatoria con el modelo propuesto en Cicese.

 

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© Contenido e Imágenes Dr. Josué Álvarez Borrego, 2012 © Diseño DigitalSoft Systems, 2012     
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