Segmentación de Fetos de Rata Wistar: Primeros Pasos hacia la Automatización de Mediciones en un Modelo Experimental de Diabetes Mellitus

Resumen

El presente estudio presenta resultados preliminares de la segmentación de fetos de rata como el primer paso hacia la automatización de mediciones en un modelo experimental de diabetes mellitus (DM) mediante análisis digital de imágenes. Utilizando un modelo experimental de DM en ratas Wistar con hiperglucemias moderadas complicadas con gestación, se construyó una base de datos que contiene imágenes de fetos descendientes de madres diabéticas y sanas, junto con información metabólico-morfológica asociada. Se desarrolló un protocolo propio y se utilizó el software ImageJ para obtener mediciones fetales a partir de las imágenes de la base de datos. La segmentación de las imágenes fetales se llevó a cabo utilizando el algoritmo de aprendizaje no supervisado K-Means y el modelo de aprendizaje supervisado SAM. La aplicación de estos métodos representa un avance significativo en la capacidad de analizar la forma fetal y constituyen el primer paso hacia la automatización de mediciones en estudios relacionados con la interacción diabetes-gestación. Este trabajo forma parte del proyecto “Herramientas computacionales validadas en un modelo de DM para la optimización de estudios fetales experimentales”, el cual implica la colaboración de cinco instituciones interdisciplinarias de Cuba y Argentina.