Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/539| Identificación del virus de la mancha blanca en tejido de camarón: procesado de imágenes y correlación no lineal Identification of white spot syndrome virus in shrimp tissues: | |
| Roberto Castro López | |
| JOSUE ALVAREZ BORREGO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Optoelectrónica | |
| El virus del síndrome de la mancha blanca (VSMB) es una enfermedad del camarón altamente contagiosa con mortalidades de hasta el 100% en un lapso de 3 a 10 días después del contagio. Cuando el camarón entra en estrés debido a una mala planeación y un mal manejo (cambios de temperatura en el agua, cambios en la salinidad del agua, sobrepoblación en los estanques) de las granjas acuícolas puede ser susceptible a este virus. También lo puede adquirir vía oral o de madre a hijo. Los síntomas a simple vista son manchas blancas circulares de unas cuantas micras de diámetro compuestas por calcio, color rojizo en ciertas partes del cuerpo del camarón, poca ingesta de alimento y movimientos erráticos en el estanque. En el presente trabajo se estudia e implementa una metodología para identificar el virus de la mancha blanca en tejido de camarón mediante el procesado de imágenes y proponiéndose tres nuevos tipos de densidades espectrales binarias. La técnica que se usa involucra varios procesos; utilización de un microscopio óptico, una cámara CCD y una computadora, se capturan y se almacenan pilas de imágenes (f s(x, y)k) en diferentes campos de tejidos de diferentes partes del cuerpo del camarón. Para cada pila de imágenes se utilizan métodos de autoenfoque y fusión. El método de autoenfoque selecciona la f(x,y)k (imagen) con mayor información mediante la de- correlación de Pearson entre las imágenes de la pila y una imagen fuera de foco (adquirida intencionalmente para este propósito). El método de fusión de imágenes consiste en fusionar los pixeles con mayor valor en el espectro de Fourier de las imágenes a partir de la imagen mejor enfocada fBF(x,y), es decir, compara pixel por pixel el contenido de frecuencias de la imagen mejor enfocada con cada imagen de la pila, obteniendo una imagen 2D final para cada pila de imágenes con los detalles finos de cada campo del tejido de camarón (se obtiene una imagen con los mejores pixeles). Con la ayuda de un experto en la identificación del virus de la mancha blanca del camarón y un proceso de segmentación aplicado a las imágenes fusionadas, se obtiene un banco de filtros (una base de datos), compuesto por las densidades espectrales binarias y las firmas espectrales de las morfologías más relevantes de los cuerpos de inclusión del virus de la mancha blanca del camarón. La densidad espectral binaria es obtenida mediante la parte real de la transformada de Fourier Ley k de la imagen y una condición matemática. Un objetivo de esta investigación es obtener nuevos tipos de densidades espectrales binarias que nos ayuden a la identificación del virus de la mancha blanca del camarón. La primer densidad espectral binaria propuesta se obtiene invirtiendo la condición matemática de la densidad espectral binaria existente, la segunda se obtiene mediante la parte imaginaria de la transformada de Fourier Ley k de la imagen y una condición matemática, y la tercera se obtiene invirtiendo la condición matemática de la segunda densidad espectral binaria propuesta, obteniendo así las tres nuevas densidades espectrales binarias. Los resultados obtenidos con las tres nuevas densidades espectrales binarias, son semejantes a los ya existentes, llegando a la conclusión que los 4 tipos de densidades espectrales binarios tienen el mismo nivel de confianza de 95.4% en la identificación del virus de la mancha blanca del camarón manteniendo el mismo intervalo de confianza de índices espectrales 1.3853 ≤ iss ≤ 2.1143 White spot syndrome virus (WSSV) is a highly contagious shrimp’s disease with mortalities up to 100% within 3 to 10 days after exposure. When shrimp gets stressed due to poor planning and poor handling (changes in water temperature, change in water salinity and overpopulation in ponds) of aquaculture farms may be susceptible to this virus. Also it may acquire the virus orally or from the mother. The symptoms are circular white spots of a few microns in diameter composed of calcium, reddish in parts of shrimp body, low food intake and erratic movements in the pond. In this work we studied and implemented a methodology to identify the white spot syndrome virus in shrimp tissues by image processing and proposing three new types of binary spectral densities. The technique used involves several processes; utilization an optical microscope, a CCD camera and a computer allowed the capture and storage of a stack of images (f s(x,y)k) from different tissue fields and different parts of the shrimp body. For each stack of images, autofocus and fusion methods were used. The autofocus method selects the f(x,y)k (image) with more information by Pearson non-correlation between the image in the stack and an out of focus image (intentionally acquired for this purpose). The method of image fusion consists in fusing the pixels with the highest value in the Fourier spectrum of the image, starting from the best focused image fBF(x,y), i.e., compares pixel by pixel the frequency content of the best focused image with each image on the stack obtaining a 2D image for each image stack, with the finest details for each fields on the shrimp tissue (an image is obtained with the best pixels). With the help of an expert in identifying the white spot syndrome virus in shrimp and segmentation processes applied to the fused images, a filter bank (a database) composed of binary spectral densities and spectral signatures of the most relevant white spot syndrome virus inclusion body morphologies was obtained. The binary spectral density was calculated using the real part of the k-law Fourier transform of the image and a mathematical condition. An objective of this research was to obtain new types of binary spectral densities to identify the white spot syndrome virus of shrimp. The first binary spectral density proposal was obtained by inverting the mathematical condition of the existing binary spectral density, the second was obtained by the imaginary part of the k-law Fourier transform of the image and a mathematical condition, and the third was obtained by inverting the mathematical condition of the second binary spectral density proposal, obtaining three new binary spectral densities. The results obtained with the three new binary spectral densities were similar to existing ones, this allowed us to conclude that the four types of binary spectral densities have the same trustfulness level of 95.4% in identifying the white spot syndrome virus of shrimp keeping the same interval spectral index 1.3853 ≤ iss ≤ 2.1143. | |
| CICESE | |
| 2014 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Castro López, R.2014.Identificación del virus de la mancha blanca en tejido de camarón: procesado de imágenes y correlación no lineal.Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 43 pp | |
| ÓPTICA | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Óptica |
Cargar archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 236521.pdf | Versión completa de la tesis | 2.16 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |