Image sequence analisys based on saptio temporal stochastic models with application to cell biology

• Autores: Rafael Sebastián Aguilar
• Directores de la Tesis: Guillermo Ayala Gallego (dir. tes.) , María Elena Díaz Fernández (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2006
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jean Serra (presid.) , Juan de Mata Domingo Esteve (secret.) , Guillermo Álvarez de Toledo Naranjo (voc.) , Francisco Montes Suay (voc.) , Amelia Simó Vidal (voc.)
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• Resumen

  • En esta tesis se presentan nuevos modelos y metodologías para el análisis de procesos dinámicos a partir de secuencias de imágenes, El análisis proceso sestocásticos a partir de secuencias de imágenes, en las cuales se puede producir superposición espacial y temporal delos objetos, es fundamental para el estudio de muchos fenómenos reales, sin embargo las técnicas y modelos existentes no resuelven completamente le problema. La motivación original de este trabajo fue el estudio de dos mecanismos celulares, la endocitosis y la exocitosis, a partir de secuencias de imágenes obtenidas por medio de la técnica de microscopía Total Internal Relfection Fluorescence Microscopy. Esta técnica permite la iluminación selectiva y de alta precisión de la membrana citoplasmática. Nuestra aproximación al estudio considera las imágenes obtenidas mediante esta técnica como una realización de un proceso estocástico que cumple las condiciones de estacionariedad e isotropía.

    En la primera parte del estudio se propone la aplicación de una metodología para el estudio de patrones puntuales agregadas espacial, temporal o espacio temporalmente dentro del contexto de Procesos Puntuales.

    Fundamentalmente se centra en la aplicación de la k-función de Ripley para el estudio de la relación espacial y temporal de las fusiones reproducidas por la exocitosis constitutiva. Esta metodología nunca ha sido aplicada antes para el estudio combinado de espacio y tiempo en el proceso de exocitosis constitutiva, aunque puede ayudar a conocer mejor el funcionamiento de la célula o testar nuevas hipótesis. Posteriormente, se propone una extensión del modelo Bolleano con el fin de estudiar procesos estocáticos espacial temporales con especial énfasis en la dimensión temporal.

    Se define el modelo Boolean para el modelado de objetos superpuestos en espacio y tiempo, y seguidamente se definen los estimadores que permiten obtener el número medio de eventos por unidad de áre