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Algoritmos de
Desconvolución aplicados a
Imágenes 3D de Microscopía
de Fluorescencia
Sistema de Seccionamiento
Óptico
Técnica de Microscopía de
Fluorescencia
Sistema de Seccionamiento
Óptico
• Permite la adquisición y almacenamiento de una
pila de imágenes, que son adquiridas a espacios
regulares los cuales definen la resolución axial
de la pila de imágenes.
Imágenes 3D de Microscopía de
Fluorescencia
• Ventaja: Brinda información tridimensional de
estructuras y procesos Biológicos.
• Desventaja: Información de estructuras Superiores
e Inferiores interfieren con la estructura enfocada.
Algoritmos de Desconvolución
• Son programas, que aplican fórmulas matemáticas a
la pila de imágenes de microscopía de fluorescencia.
Destacando la información de interés en cada plano
focal y atenuando la información fuera de foco.
• Utilizan la información de la PSF (Point Spread
Function).
1
Tipos de Algoritmos de
Desconvolución
PSF
• Algoritmos que eliminan la información fuera
de foco. Ej.: Planos Vecinos.
• Algoritmos que restauran la información fuera
de foco. Ej.: Linear Least Square (LLS).
Planos Vecinos
LLS
• Es un algoritmo 3D.
• Es un algoritmo 2D.
i=S×o
o0= (i0 - (i-1⊗ S-1 + i+1⊗ S+1) )⊗ Ŧ -1(1/ Ŧ(S0))
o : Plano desconvolucionado.
ii : Plano imagen de la posición i.
⊗ : Operación de Convolución 2D.
Ŧ : Transformada Discreta de Fourier 2D.
o = S-1 × i
Propiedades de la Matriz S
S=











S0xy
Skxy−1
Skxy−2 ... S1xy
S1xy
S0xy
Skxy−1 ... S2xy
M
S
xy
k −1
S
xy
k −2
S
xy
k −3
xy
0
... S
o : Vector Objeto (3D).
i : Vector Imagen (3D).
S : Matriz circular en bloques con la
información de la PSF 3D.











- Los autovectores de S son las columnas de la matriz
de Transformación Discreta de Fourier.
- S-1 se puede hallar fácilmente con la aplicación de la
Trasnformada Discreta de Fourier (DFT).
Evaluación de los Algoritmos
Se midió:
- Brillo.
- Contraste.
- Resolución a lo largo del eje óptico.
Se utilizó:
- Esferas fluorescentes de látex de 0.11 [µm] y 2 [µm]
de diámetro.
- PSF, esferas fluorescentes de látex de 0.18 [µm].
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Evaluación de los Algoritmos
Evaluación de los Algoritmos
250
Imagen Original
Planos Vecinos
LLS
P lanos V ecinos
Met Lin C uad Min
Fluorescencia
Imagen Original
200
150
100
50
0
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27
P osicion en la imagen (um)
Evaluación de los Algoritmos
Resultados
300
Original
Planos Vecinos
250
Fluore sce ncia
Met Lin Cuad Min
200
150
FWHM
El algoritmo LLS presenta mayor realce del
contraste y un aumento mayor en la resolución
axial que el de Planos Vecinos.
La intesidad total se conserva luego de aplicar el
algoritmo LLS, en cambio en Planos Vecinos
disminuye.
100
50
0
-2
-1
0
Focus (um)
1
2
Conclusiones
Imágenes 3D
El algoritmo de restauración presenta mejor
realce del contraste y una mejora más
marcada en la resolución axial que el de
eliminación.
Los algoritmos de restauración pueden ser
utilizados para estudios cuantitativos.
3
Imágenes 3D
Laboratorio de Microscopía
Laboratorio de Seccionamiento Óptico.
- Adur, Javier F.
- Balducci, Fernando D.
- Casco, Victor H.
- Cherniz, Analía S.
- Díaz Zamboni, Javier E.
- Izaguirre, Ma. Fernanda.
FIN
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