| Journal: | Ingeniería (Bogotá) |
| Database: | |
| System number: | 000538144 |
| ISSN: | 0121-750X |
| Authors: | Murcia Zapata, Nataly1 Romero Cerón, María1 Juez Castillo, Graciela1 Valencia Vidal, Brayan1 |
| Institutions: | 1Universidad El Bosque, Faculty of Engineering, Bogotá, Bogotá. Colombia |
| Year: | 2021 |
| Season: | Ene-Abr |
| Volumen: | 26 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 93-110 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Inglés |
| Spanish abstract | Contexto: El procesamiento digital de imágenes es una herramienta computacional eficiente y adecuada para la cuantificación automática de patógenos humanos en imágenes, proporcionando análisis en menos tiempo, mayor número de muestras y reproducibilidad en los resultados. Proponemos el desarrollo y validación de un algoritmo de procesamiento de imágenes, para el reconocimiento y cuantificación automática de taquizoitos de T. gondii. Método: Desarrollamos un algoritmo basado en el procesamiento de imágenes. Este flujo de trabajo permite identificar la morfología de cada parásito en la imagen, determinando el número de parásitos presentes y diferenciando aquellas estructuras que presentan una morfología similar pero que no corresponden al parásito en cuestión. Las imágenes originales fueron obtenidas mediante protocolos de tinción Giemsa. Resultados: Las imágenes originales fueron analizadas por expertos. Los resultados mostraron correlación con los obtenidos por el conteo automático. Además, se obtuvo un tiempo de procesamiento de 5 segundos por imagen con el algoritmo. Esta herramienta de cuantificación automática permitió el recuento de taquizoitos en decenas de imágenes. Conclusiones: Esta herramienta de análisis automático de imágenes puede extender su implementación a cualquier laboratorio que esté involucrado en la cuantificación de taquizoitos extracelulares de Toxoplasma gondii, así como otros aspectos de la investigación sobre sus taquizoitos que requieran el conteo de este estado de desarrollo del parásito. |
| English abstract | Context: Digital image processing is an efficient and suitable computational tool for the automatic quantification of human pathogens in images, providing analysis in less time, greater number of samples, and result reproducibility. We propose the development and validation of an image processing algorithm, for the recognition and automatic quantification of T. gondii tachyzoites. Method: We developed an algorithm based on image processing. This workflow allows identifying the morphology of each parasite in the image by determining the number of parasites distinguishing them from those with a similar morphology, but not corresponding to the parasite in question. Images were obtained through Giemsa staining protocols. Results: The original images were analyzed by experts. The results showed correlation with those obtained by the automatic count. Additionally, a processing time of 5 seconds per image was obtained with the algorithm. This automated quantification tool allowed count of tachyzoites in tens of images. Conclusions: This automatic image analysis tool can extend its implementation to any laboratory that is involved in the quantification of extracellular Toxoplasma gondii tachyzoites, as well as other aspects of research on its tachyzoites that require the count of this form of development of the parasite. |
| Keyword: | Toxoplasma gondii, Tachizoitos, Procesamiento digital de imágenes, Cuantificación automática. |
| Keyword: | Toxoplasma gondii, Tachyzoites, Digital image processing, Automatic quantification. |
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