FORMA PARA REVISIN DE ARTCULOS SOMETIDOS SEGN LINEAMIENTOS VIGENTES

Ttulo del Artculo:

Califique las siguientes preguntas basado en las impresiones que usted tenga sobre el artculo revisado, tomando la siguiente escala: 1=Deficiente, 2=Por debajo del promedio 3=En el promedio, 4=Por arriba del promedio, 5=Excepcional.

Consistencia con los lineamientos de Ideas en Ciencia 3

Organizacin del Documento 2

Resumen clara y completamente relacionado con el tema 3

Trabajos Existentes Adecuadamente Descritos y Apropiadamente Referenciados 2

Desarrollo Terico 3

Desarrollo Tcnico 2

Validez de los Datos 3

Conclusiones Apropiadamente Establecidas 2

Utilidad o Inters para los Lectores de Ideas en Ciencia 3

Contribucin Didctica 3

Nivel de Redaccin/Facilidad para ser Entendido en su Lectura 2

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Agradecemos su colaboracin

No se establece la relacin de los pasos sealados en la metodologa con el desarrollo del software. No se establece la manera en que las rutinas de Matlab usadas aporten a alguno de los pasos de la metodologa para el reconocimiento de patrones ya que slamente se da una descripcin de ellas y no una explicacin de cmo funcionan o interactuan para obtener el reconocimiento de un patrn.

No queda clara cul es la salida especfica del software que indique un reconocimiento de determinado patrn en los cromosomas.

Existen referencias bibliograficas incluidas que no se citan en el trabajo.

RECONOCIMIENTO DE PATRONES PARA ESTRUCTURAS CROMOSMICAS

RESUMEN

El presente trabajo versa sobre el desarrollo de un software para el anlisis y clasificacin de cromosomas mediante tcnica de reconocimiento de patrones para el diagnstico de sndromes genticos Palabras clave: cromosoma, procesamiento de imgenes, reconocimiento de patrones. ABSTRACT This paper deals with the development of software for the analysis and classification of chromosomes by pattern recognition technique for the diagnosis of genetic syndromes. Keywords: chromosome, cariotipo, image processing, pattern recognition. INTRODUCCIN

Las cromosomas son estructuras microscpicas que contienen toda la informacin gentica de un individuo. Las cromosomas estn compuestas de ADN y varios tipos de protenas. El ADN contiene el cdigo gentico de un individuo, y las protenas protegen el ADN y le permiten duplicarse durante la divisin celular. El anlisis de las cromosomas prove un "punto de vista" de la informacin gentica de un individuo. La perdida, adicin o reordenamiento de material de la cromosoma puede ser responsable de problemas tales como defectos de nacimiento, retraso mental, infertilidad o abortos involuntarios entre otros (Karger, 1985).

El cariotipo es un esquema de los cromosomas de una clula ordenados de acuerdo a su morfologa (metacntricos, submetacntricos, telocntricos, subtelocntricos y acrocntricos) y tamao. El cariotipo es caracterstico a cada especie, al igual que el nmero de cromosomas, en el caso del ser humano son 46 cromosomas (23 pares porque somos diploides o 2n) organizados en 22 pares autosmicos y 1 par sexual (hombre XY y mujer XX) tal como se muestra en la figura 1.

Figura 1. Cariotipo de un ser humano.

No obstante, pueden darse casos en los que existen otros patrones en los cariotipos, a los que se les conoce como aberracin cromosmica.

Los cromosomas se clasifican en 7 grupos, de la A a la G, conforme a su longitud relativa y a la posicin del centrmero (que divide a la cromosoma en 2 pares de brazos) que define su morfologa.

Grupo A: Se encuentran los pares cromosmicos 1, 2 y 3. Se caracterizan por ser cromosomas muy grandes, casi metacntricos (centrmero en el centro del cromosoma)

Grupo B: Se encuentran los pares cromosmicos 4 y 5. Cromosomas grandes y submetacntricos (centrmero desplazado haca uno de los extremos).

Grupo C: Se encuentran los pares cromosmicos 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, X. Cromosomas medianos submetacntricos).

Grupo D. Se encuentran los pares cromosmicos 13, 14 y 15. Se caracterizan por ser cromosomas medianos acrocntricos (el centrmero se halla desplazado muy cerca de alguno de los brazos).

Grupo E: Se encuentran los pares cromosmicos 16, 17 y 18. Cromosomas pequeos, metacntrico el 16 y submetacntricos 17 y 18.

Grupo F: Se encuentran los pares cromosmicos 19 y 20. Se trata de cromosomas pequeos y metacntricos.

Grupo G: Se encuentran los pares cromosmicos 21 y 22. Cromosomas pequeos y acrocntricos.

El cariotipo permite analizar anomalas numricas y estructurales.

Por otro lado, el Reconocimiento de Patrones es una tcnica computacional que responde a necesidades especficas en ciencia y tecnologa. Esta tcnica se basa en la diferenciacin de las caractersticas sobre conjuntos de objetos o fenmenos y su clasificacin.

Actualmente los sistemas de reconocimiento de patrones se utilizan en diversas reas del conocimiento como Medicina, Geografa, Fsica, Qumica, Ingeniera, Biologa, Antropologa

entre otras y aunque los problemas de cada rea o ciencia son diferentes, la metodologa y las tcnicas que son utilizadas son similares.

Se extrae el eje medio de la cromosoma, se obtiene la 'firma de la cromosoma' o 'banda' que es la parte de la cromosoma que es claramente distinguible de sus segmentos adyacentes en tonos claros y oscuros. Estas cromosomas son visualizadas en un microscopio ptico (MO) donde se obtiene su imagen.

El anlisis de las cromosomas (para fines del presente trabajo se consideran cromosomas humanas) permite determinar las posibles aberraciones cromosmicas presentes. Tambin permite obtener datos importantes para el diagnstico de enfermedades causadas por stas.

RECONOCIMIENTO DE PATRONES EN ANLISIS DE CROMOSOMAS

Un sistema de reconocimiento de patrones completo consiste en un sensor que recoge las observaciones a clasificar, un sistema de extraccin de caractersticas que transforma la informacin observada en valores numricos o simblicos, y un sistema de clasificacin o descripcin que, basado en las caractersticas extradas, clasifica la medicin (Palacios, 2008).

Se ha desarrollado software comercial para realizar reconocimiento de patrones en cromosomas, por ejemplo, el sistema de cariotipo desarrollado por el Laboratorio de Patologa y Centro de Investigacin del Cncer de la Universidad de Missouri- Columbia cuya limitacin esencial es la separacin de cromosomas que se encuentren unidas; tambin el Sistema Cytovision desarrollado por la British Applied Imaging Corporation que no clasifica a todas las cromosomas del cariotipo, asunto que el sistema de cariotipo automatizado desarrollado por el instituto de Visusimaging de Rusia si realiza adems de clasificar al cromosoma a su cariotipo.

METODOLOGA

La metodologa utilizada para el reconocimiento de patrones es la descrita por Delie Ming y jinwen Tian en su artculo Automatic Patern Extraction and Classification for Chromosome Images (Ming, 2010); la cual incluye las siguientes fases: pre-procesamiento de las imgenes de las cromosomas, eliminacin de presencia de ruido y mejoramiento de las caractersticas de la banda, regularizacin de la escala de la imgenes, ajuste a un tamao comn y remover la influencia de su resolucin, realizar la segmentacin para con las cromosomas pegadas y superpuestas y obtener cromosomas individuales, extraccin de su eje medio, calcular la caracterstica de la banda y finalmente, hacer uso del clasificador multicapa con los valores obtenidos para su identificacin segn el careotipo indicado en la figura 1.

La Figura 2 ilustra la metodologa.

Figura 2. Diagrama de Flujo de la metodologa.

Imgenes de cromosomas

Preprocesamiento

Segmentacin

Cromosomas superpuestas o unidas?

Regulariza escala

Si

Extraccin del eje medio

Valores de banda

Clasificador Multicapa

Resultados

eduardo 17/7/13 12:04Eliminado: c

eduardo 17/7/13 12:05Eliminado: s

DESARROLLO DEL SOFTWARE.

El sistema de reconocimiento de patrones fue desarrollado en Matlab (abreviatura de MATrix LABoratory, Laboratorio de Matrices) versin 2009a. Es un software matemtico que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un lenguaje de programacin de alto nivel propio (denominado lenguaje M). Este software est disponible para plataformas Unix, Solaris, Windows y MacOS.

En el procesamiento de una imagen de cromosoma (Figura 3), la imagen fue tomada con un aumento de 400X que permiti al sistema diferenciar cromosomas superpuestas.

Figura 3. Procesamiento de una imagen de cromosoma.

A continuacin, la tabla 1 enuncia las rutinas empleadas para el tratamiento de las imgenes.

Tabla 1. Relacin de rutinas empleadas.

Rutina Descripcin

Conversin a escala de grises La funcin I = rgb2gray(RGB) convierte una imagen RGB a una imagen en niveles de grises formando una suma ponderada de los componentes RGB

Filtros La funcin B=imfilter(A,H) aplica el filtro unsharp a una imagen, la cual es representada por A y H se obtiene con la funcin h=ffspecial('unsharp').

La funcin B=medfilt2(A, [m n]) aplica el filtro de mediana donde A es la imagen a filtrar, m y n las dimensiones del vecindario

en donde se obtiene la mediana

Deteccin de bordes La funcin BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) detecta los bordes de una imagen, la imagen de entrada debe ser en nveles de gris y devuelve una imagen binaria del mismo tamao que la de entrada, con el valor de 1 para los pixeles donde se detect un borde y 0 en el resto de la imagen.

Llenado de huecos La funcin BW2=imfill(BW) llena los huecos de una imagen binaria BW.

Asociacin de regiones La funcin [Z]=Maxmin(HC) fue diseada a partir del algoritmo maxmin para la agrupacin de pixeles basndose en las distancias euclidianas mximas y mnimas.

El centrmero es localizado basado en caractersticas geomtricas y distribucin de niveles de gris. L0L1....Ln es el eje medio de una cromosoma, donde . LiLi+1 (0

La extraccin del eje medio tiene la importancia debido a que facilita el calcular las caractersticas de banda: gradiente y forma del cromosoma, as como promedio de nivel de gris de la cromosoma.

Como se mencion se hace uso del clasificador multicapa o multietapa. En la primera capa los cromosomas son clasificados en diversos grupos considerando sus caractersticas geomtricas (longitud relativa, rea, permetro, posicin de centrmero y caracterstica de banda). En la siguiente capa, los cromosomas en cada grupo son clasificados por un clasificador bayesiano asignando a las cromosomas a un grupo de los mencionados anteriormente (grupos de la A a la G) considerando el mayor valor obtenido en su evaluacin.

EVALUACIN DEL SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE ESTRUCTURAS CROMOSMICAS..

Para la evaluacin del Sistema de Reconocimiento de Patrones de Estructuras Cromosmicas actualmente se lleva a cabo una comparacin entre los resultados emitidos manualmente y los emitidos por el sistema.

Para el clasificador multicapa, probando con 100 imgenes se est obteniendo un 85.6% de exactitud, del clasificador bayesiano con el mismo nmero de imgenes un 72.3%.

La identificacin de cromosomas superpuestas o pegadas ha mejorado haciendo uso del filtro canny para deteccin de bordes.

CONCLUSIONES.

La eficiencia del sistema se est demostrando, an faltan pruebas por hacer con imgenes de diferentes muestras de cromosomas, las realizadas hasta ahora provienen de cromosomas de un solo individuo sano, no se ha probado con personas que tienen alguna enfermedad derivada de las aberraciones cromosmicas. Se analizaron imgenes con problemas de contrastes, entre otras variaciones con las que se obtuvo una gran tolerancia y buen funcionamiento para cada cromosoma evaluado.

Conteo automtico de trazas en el mineral Apatita y, Medicin automtica de los dimetros de las trazas en plstico CR39.

PERSPECTIVAS.

El sistema de reconocimiento de patrones queda con posibilidades de mejora para aumentar su funcionalidad. Algunas de las recomendaciones para futuros desarrollos son las siguientes:

1. Pruebas con muestras de cromosomas de seres humanos de diferentes edades y sexo, sanas y enfermas.

2. Definir el mejor careotipo que se haya obtenido al da de hoy.

3. Involucrar la implementacin de una platina mvil con una interface que permita la manipulacin desde una computadora para la adquisicin automtica de imgenes en tiempo real.

REFERENCIAS.

D. Ming, J. Tian. (2010). Automatic Pattern Extraction and Classification for Chromosome Image. Estados Unidos. Springer.

Gonzlez R. C., Woods R. C. (2001). Digital Image Processing (2da. Ed.) . Madrid, Espaa: Ed. Prentice Hall.

G. Ritter, G. Schreib. (2002). Profile and feature extraction from chrmosome.

Palacios M. D. (2008). Investigaciones actuales en reconocimiento de patrones aplicado a texto [Versin electrnica]. Tesis de Licenciatura. Ingeniera en Sistemas computacionales, Universidad de las Amricas, Puebla. Recuperado el 4 de febrero del 2008, de http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lis/dircio_p_r/capitulo2.pdf.

S.Karger AG(1985). An International System for Human Cytogenetic Nomenclature. Suiza. Worton and Duff Method Enzymol.Suiza.

eduardo 17/7/13 16:39Comentario [1]: Estas referencias no estn citadas en el documento.

Articulo4Revisor2_01.pdfArticulo4Revisor2_02.pdf