Abstract:
Para la caracterización de los tipos de fibras presentes en músculos esqueléticos de los organismos se emplean tinciones histoquímicas. La identificación y clasificación de esas fibras se lleva a cabo visualmente por un experto humano, lo que conlleva una considerable inversión de recursos y tiempo. Por lo anterior, se desarrolla un sistema computacional que permita la automatización de la tarea de clasificación de las fibras musculares en un menor tiempo y alto grado de eficiencia. Para tal propósito, utilizamos herramientas computacionales tales como algoritmos de minería de datos y algoritmos inteligentes de reconocimiento de patrones, implementados en el lenguaje de programación Java, lo que garantiza un soporte multiplataforma. Los algoritmos usados son K-medias, Mapas auto organizados de Kohonen y un algoritmo de aprendizaje supervisado por el experto implementado. Los resultados obtenidos de dicho sistema pueden almacenarse en formatos de alta compatibilidad, como lo son hojas de cálculo para poder alimentar otros sistemas que realicen otro tipo de análisis, por ejemplo determinar la dimensión fractal de un grupo de fibras del mismo tipo para distinguir si se encuentran distribuidas aleatoriamente o no. Este sistema será utilizado para determinar los posibles patrones de distribución y organización de las fibras de los músculos, tanto en condiciones normales o patológicas.
