memoria.tex

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\depto{Departamento de Ciencias de la Computación}
\author{Leonardo Enrique Pizarro Baeza}
\title{Individualizaci\'on de filamentos en una red extra\'ida desde una imagen de microscop\'ia, mediante optimizaci\'on}
\auspicio{el Fondo Nacional de Desarrollo Cient\'ifico y Tecnol\'ogico (FONDECYT 1180906 y 1190806) y la ICM (P09-015-F)}
\date{2021}
\guia{Mauricio Cerda Villablanca \break Jacques Dumais}
\carrera{Magíster en Ciencias, Mención Computación}
\memoria{Tesis para optar al Grado de \break  Magíster en Ciencias, Mención Computación}
\comision{Alexandre Bergel \break
        Jos\'e Manuel Saavedra Rondo\break
        Violeta Chang Camacho}

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\begin{document}
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\frontmatter
\maketitle

\begin{abstract}
%\addcontentsline{toc}{chapter}{Resumen}
%\setlength\parindent{24pt} 
En la naturaleza, es posible encontrar de forma ubicua, estructuras alargadas (filamentos), las que conforman redes entre s\'i.  La conformaci\'on de estas estructuras complejas y din\'amicas se puede observar en ejemplos
particulares como en una red de prote\'inas de una c\'elula eucariota, as\'i como en bacterias, ya que a pesar que pertenecer a distintas familias, ambas tienen estructuras formada por filamentos. La individualizaci\'on de filamentos permite cuantificar las propiedades de la red tales como n\'umero de filamentos, largo de estos, volumen, o curvatura, y  puede ser categorizado en: basado en procesamiento de im\'agenes de bajo nivel o como un problema de optimizaci\'on.

El problema de identificar filamentos en im\'agenes de microscop\'ia est\'a limitado por la resoluci\'on, y los problemas de m\'ultiples par\'ametros a ajustar, para los m\'etodos basados en procesamiento de im\'agenes de bajo nivel, el costo
computacional en los m\'etodos basados en optimizaci\'on, y falta de descriptores cuantitativos en ambas. La revisi\'on bibliogr\'afica da cuenta tambi\'en de pocas herramientas disponibles. Todo lo anterior implica que parte del an\'alisis deba ser manual, lo que para grandes cantidades de datos, hace los estudios más propensos a errores.

Esta investigación se centra en el desarrollo de un algoritmo que pueda resolver un modelo de optimizaci\'on para la individualizaci\'on de filamentos a partir de un grafo que representa una red de filamentos, utilizando m\'ultiples caracter\'isticas. El uso de diversas caracter\'isticas permite acotar el espacio de b\'usqueda, el que inicialmente consiste en todas las combinaciones posibles de aristas, lo que permite categorizar este problema como NP-Hard.

%evaluando la variaci\'on en el resultado con distintas combinaciones entre las propiedades de cada segmento de filamento como el grosor, largo, \'angulo de bifurcaci\'on o direcci\'on.

%Como resultado, se obtiene una herramienta para el an\'alisis automatizado de estructuras de filamentos, permitiendo mejorar el seguimiento de procesos din\'amicos o la identificaci\'on de procesos patol\'ogicos de forma autom\'atica.

Como resultado, se obtiene un algoritmo flexible que individualiza filamentos de forma autom\'atica, lo que a su vez permite la incorporaci\'on de nuevas caracter\'isticas y/o restricciones. La flexibilidad se demuestra mediante las diferentes configuraciones de par\'ametros disponibles, as\'i como la posibilidad de personalizarlos.
El algoritmo propuesto se eval\'ua en 12 im\'agenes, entre las que se tienen casos sint\'eticos, as\'i como en microt\'ubulos de planta y neuronas de rat\'on, logrando obtener casos donde no existe diferencia estad\'isticamente significativa con lo indicado por un experto, y existiendo una diferencia menor en otros casos. Finalmente, el algoritmo propuesto realiza la individualizaci\'on de los casos m\'as complejos en un tiempo de c\'omputo inferior a los 40 segundos.

\end{abstract}

%\begin{abstractt}
%\addcontentsline{toc}{chapter}{Abstract}
%    anglais
%\end{abstractt}
\begin{dedicatoria} % opcional
A mis padres, a mi amada Camila y a mis perros
\end{dedicatoria}

\begin{thanks} % opcional
Al finalizar este extenso recorrido quisiera agradecer profundamente a mis padres, cuyas enseñanzas y esfuerzo me han entregado enormes oportunidades en la vida. A mi pareja, Camila, por la paciencia, el apoyo incondicional y la motivación durante todo este proceso. 

También deseo agradecer a los profesores y los equipos de distintos laboratorios que me ayudaron a construir este trabajo, así como a conocer nuevas áreas de investigación y colaboración. En particular destacar el gran apoyo de mi profesor guía, Mauricio Cerda, que me permitió conocer y aprender de Jacques Dumais y su gran equipo, así como haberme permitido ser parte del proyecto anillo DevMech.
\end{thanks}
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\listoftables % opcional
\listoffigures % opcional
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\mainmatter

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\input{Antecedents}
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\input{metodologia}
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\input{conclu.tex}
% \input{glosario.tex} % opcional
\addcontentsline{toc}{chapter}{Bibliografía}
\bibliographystyle{IEEEtranN}
\bibliography{bibliografia}

\addcontentsline{toc}{chapter}{Ap\'endice A. Material Suplementario}
\appendix

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%\renewcommand{\thechapter}{Apéndice \Alph{chapter}}
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\input{anexo} %opcionales
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