GEMA—An Automatic Segmentation Method for Real-Time Analysis of Mammalian Cell Growth in Microfluidic Devices

Nowadays, image analysis has a relevant role in most scientific and research areas. This process is used to extract and understand information from images to obtain a model, knowledge, and rules in the decision process. In the case of biological areas, images are acquired to describe the behavior of a biological agent in time such as cells using a mathematical and computational approach to generate a system with automatic control. In this paper, MCF7 cells are used to model their growth and death when they have been injected with a drug. These mammalian cells allow understanding of behavior, gene expression, and drug resistance to breast cancer. For this, an automatic segmentation method called GEMA is presented to analyze the apoptosis and confluence stages of culture by measuring the increase or decrease of the image area occupied by cells in microfluidic devices. In vitro, the biological experiments can be analyzed through a sequence of images taken at specific intervals of time. To automate the image segmentation, the proposed algorithm is based on a Gabor filter, a coefficient of variation (CV), and linear regression. This allows the processing of images in real time during the evolution of biological experiments. Moreover, GEMA has been compared with another three representative methods such as gold standard (manual segmentation), morphological gradient, and a semi-automatic algorithm using FIJI. The experiments show promising results, due to the proposed algorithm achieving an accuracy above 90% and a lower computation time because it requires on average 1 s to process each image. This makes it suitable for image-based real-time automatization of biological lab-on-a-chip experiments.Fil: Isa Jara, Ramiro Fernando. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo; Ecuador. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pérez Sosa, Camilo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; ArgentinaFil: Macote Yparraguirre, Erick Leonel. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Revollo Sarmiento, Natalia Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Lerner, Betiana. Florida International University; Estados Unidos. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Miriuka, Santiago Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pérez, Maximiliano. Florida International University; Estados Unidos. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Mertelsmann, Roland. Albert Ludwigs University of Freiburg; Alemani

Desarrollo de un prototipo bioelectrónico para la comunicación de personas con parálisis cerebral.

Se desarrolló un prototipo de sistema bioelectrónico para captar y analizar señales cerebrales de una persona y emitir, a través de un computador, una señal de audio que indique la respuesta a una tarea mental específica, que podría ser usado por personas con parálisis cerebral (PC), permitiéndoles responder a determinadas preguntas. El equipo electrónico consta de etapas de adquisición, filtrado, conversión A/D de señales y transmisión de datos al computador. Para la adquisición se utiliza electrodos para EEG, como estas señales están en el orden de µV, se las amplifica a través del AD620 con una ganancia aprox. de 1000. Las señales amplificadas, son filtradas eliminando ruidos y artefactos que se hallan fuera de las frecuencias de 0.05Hz y 50Hz por medio del integrado TL-082. Lo siguiente es ingresar estas señales al microcontrolador ATmega164p programado en BASCOM, realizando la conversión analógica/digital. Finalmente el equipo envía señales digitales a través del puerto serial con protocolo de comunicación RS-232. En el computador, la interfaz gráfica desarrollada en MATLAB, incluye procesos de: lectura y escritura del buffer serial, filtros digitales, graficación de señales y almacenamiento de información. El prototipo logra extraer información desde la corteza craneal de una persona. Al realizar pruebas continuas se determina el mejor patrón de datos referente a una determinada actividad para posteriormente, compararla y obtener una respuesta en un tiempo de 5 seg. por tarea mental. Mediante el sistema desarrollado se comprueba que es posible captar señales eléctricas generadas en el cerebro, para su posterior análisis computacional y obtenerse un resultado que permite seleccionar la respuesta de una tarea mental. Sin embargo, se debe investigar mucho más el procesamiento de estas señales, para que se pueda masificar el prototipo.Bioelectronics prototype development for people communication. In order to help the development and interaction of people with cerebral palsy a study was carried out. In most cases people with cerebral palsy cannot talk which it is necessary to implement a system to help them. The objective of this study is: to design an electronic system capable to catch the cerebral signals in order to interpret certain responses. The approach used in this research was the inductive method; from these data the electronic equipment was implemented. The results obtained showed that it is possible to catch the people cerebral signals through a computer program, to classify the information in order to select a response on the computer. It is concluded that the system is capable to analyze signals and send a response in a form of sound. And finally it is recommended to keep investigating the information classification

Improved particle swarm optimization algorithm applied to rigid registration in medical images

Image registration is a space-temporary correlation process that allows comparison and/or image matching. This process has value into medical area when it comes to compare images acquired by different modalities or in different times. In this work, we present a method based on computational intelligence techniques from Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, to seek the best answer (particle) exploring a solutions set (swarm). The algorithm we developed includes an original idea for starting and for avoiding local minimum values, in order to achieve good rigid registration results (scale, rotation, translation). The mono and multi modal registration are performed on 2D magnetic resonance imaging (MRI) in T1-T2 sequences and single-photon emission computed tomography (SPECT) images. Experimental results show better optimal solution and decrease in convergence time compared to PSO original algorithm.Fil: Isa Jara, Ramiro Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Buchelly Imbachí, Francisco Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Meschino, Gustavo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentin