Computación e informática
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Ítem Deceived bilateral filter for improving the automatic cell segmentation and tracking in the NF-kB pathway without nuclear staining(2014-10-29) Mora Rodríguez, Rodrigo Antonio; Siles Canales, Francisco; Castro, Jorge; Sáenz Espinoza, Aránzazu; Calderón Ramírez, SaúlIn this work we implement an automatic videobased online cell tracking system for TNFa treated cells in the transcription factor NF-kB pathway, with the aim to provide p65 measurement approximation with time and individual cell resolution. The video used to test our proposed tracking system consists on cells transfected with fluorescent p65 protein. Such protein switches its location within the cell, among the nucleus and cytoplasm over time, causing important changes on its apparent morphology. This represents a major challenge for an automatic cell tracking system. Additionally, images in the tested microscopy footage present noise and contrast variations. For noise reduction, we modified the deceived bilateral filter (DBF), a denoising and edge sharpening non linear filter. The proposed modification of the DBF consists in an adaptive border enhancement. We tested the cell tracking algorithm with different preprocessing configurations achieving a maximum tracking accuracy improvement of 28%, with the use of the modified DBFÍtem Reconocimiento automático de acordes basado en una clasificación de las clases de altura por su volumen y una estimación del bajo(2021) Camacho Lozano, ArturoEl reconocimiento automático de acordes en audio es una tarea difícil. En los últimos 20 años se han realizado numerosas investigaciones para lograrlo, en las que destaca recientemente el uso de redes neuronales profundas. En contraste, en este trabajo se proponemos un algoritmo basado en conocimiento y experticia musical. El algoritmo toma como entrada el volumen de las notas durante el acorde. Luego clasifica las clases de altura según su volumen total y usa una técnica novedosa y robusta para estimar el bajo. Con la clasificación de las clases, algoritmo forma una ``palabra'' y la busca en un diccionario creado manualmente con base en el conocimiento musical de un experto. Por último, usa la estimación del bajo para seleccionar la acepción correcta. El algoritmo fue probado con las estimaciones de volumen producidas por un programa y con anotaciones manuales de las fronteras de los acordes. Los resultados muestran tasas de reconocimiento del 93% para la fundamental, 90% para triadas mayores y menores, 90% con inversiones, 82% con sétimas y 79% con ambas.