RT Generic
T1 Identificación automática de orgánulos celulares mediante redes neuronales convolucionales de aprendizaje profundo
T2 Automated identification of cell organelles by deep learning convolutional neural networks
A1 Aparicio Collado, Carmen
K1 Redes neuronales (Neurobiologia)
K1 Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas
K1 Orgánulos celulares
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
AB Las proteínas en nuestro organismo son las encargadas de formar tejidos, transportar sustancias y defender al organismo contra infecciones o agentes patógenos, entre otras funciones. Conociendo la ubicación y el transporte de la proteína en el interior de la célula se puede conocer mucha información sobre su funcionalidad y los mecanismos de las enfermedades. Así, la identificación automatizada de los orgánulos celulares sirve de gran importancia para caracterizar los genes recién descubiertos o con una función desconocida. Las proteínas serían marcadas fluorescentemente para poder identificar el orgánulo donde residen y la identificación automatizada se puede realizar fácilmente con redes neuronales convolucionales mediante Inteligencia Artificial. En este trabajo, haciendo uso de un conjunto de imágenes de microscopía de fluorescencia de células HeLa, se utilizan distintos modelos basados en redes neuronales convolucionales para identificar y clasificar los distintos orgánulos celulares. Asimismo, se presenta la precisión y el error de cada modelo y se elige el modelo más acorde a solucionar este problema.
YR 2021
FD 2021-09
LK https://hdl.handle.net/10630/23487
UL https://hdl.handle.net/10630/23487
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 14 abr 2026