2026-06-03T02:26:19Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/234872026-02-03T10:21:09Zcom_10630_1685col_10630_38055
Identificación automática de orgánulos celulares mediante redes neuronales convolucionales de aprendizaje profundo
Aparicio Collado, Carmen
López-Rubio, Ezequiel
Palomo-Ferrer, Esteban José
Redes neuronales (Neurobiologia)
Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas
Orgánulos celulares
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
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.
2021-12-20T09:52:39Z
2021-12-20T09:52:39Z
2021-09
bachelor thesis
https://hdl.handle.net/10630/23487
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
open access
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional