{"id":85565,"date":"2021-06-12T13:54:11","date_gmt":"2021-06-12T11:54:11","guid":{"rendered":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/?p=85565"},"modified":"2021-06-23T13:59:45","modified_gmt":"2021-06-23T11:59:45","slug":"el-aprendizaje-automatico-aplicado-a-la-microscopia-acelera-el-procesamiento-de-imagenes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/es\/el-aprendizaje-automatico-aplicado-a-la-microscopia-acelera-el-procesamiento-de-imagenes\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico aplicado a la microscop\u00eda acelera el procesamiento de im\u00e1genes"},"content":{"rendered":"

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En este nuevo m\u00e9todo los investigadores han utilizado un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que una vez entrenado fue capaz de generar, en segundos, un mapa de la composici\u00f3n bioqu\u00edmica de c\u00e9lulas eucariotas a la nanoescala, a partir de im\u00e1genes el\u00e9ctricas obtenidas por microscop\u00eda de barrido de fuerzas de alta potencia. Este algoritmo, conocido como \u201cred neuronal\u201d, imita el modo en que operan las neuronas del cerebro humano, y ha permitido generar informaci\u00f3n del material biol\u00f3gico sin la adici\u00f3n de sustancias externas a la muestra, uno de los principales objetivos en el campo de la biolog\u00eda celular.<\/p>\n

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\u201cEs el primer estudio que proporciona un mapa de composici\u00f3n bioqu\u00edmica a la nanoescala tan r\u00e1pido a partir de mediciones diel\u00e9ctricas de c\u00e9lulas eucariotas secas, que cl\u00e1sicamente se consideran extremadamente dif\u00edciles de cartografiar debido a su compleja topograf\u00eda tridimensional\u201d.<\/p>\n

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Mart\u00ed Checa, investigador del IBEC y primer autor del trabajo.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Puedes leer el art\u00edculo completo en nuestra web\u00a0aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n

Algunas de las apariciones en prensa:<\/strong><\/p>\n