Microscopía cuantitativa con Python: la importancia de la automatización y el código abierto

Aceptada

Se hablará sobre algoritmos de segmentación de imágenes con scikit-image, paquetes para detección y seguimiento de objetos (Cellpose y Trackpy)

Tipo: Charla estandard, 25 minutos

Nivel: Medio

Disertantes: Carla Soprano

Biografiá del Disertante: Licenciada en Física de la UNLP, actualmente estudiante doctoral en el Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos (IFLySiB) con beca del CONICET

Horario: 12:30 - 13:00 - 08/11/2025

Sala: Salón de Actos "Juan Domingo Perón"

Etiquetas/Tags: análisis de imágenes segmentación tracking

Descripción completa

Durante mi trabajo de doctorado en el IFLySiB colaboro con bioquímicas/os y biólogas/os que realizan experimentos con cultivos celulares. Parte de mi aporte consiste en analizar las imágenes que obtienen mediante microscopios especializados, los cuales pueden generar varios miles de archivos por experimento. Con ayuda de paquetes de Python como scikit-image, Cellpose y Trackpy, que implementan algoritmos adaptables a distintos tipos de imágenes, se puede automatizar un proceso que de forma manual podría llevar semanas. Esto resalta la importancia del trabajo interdisciplinario en ciencias. Además, estas herramientas son de código abierto, sencillas y rápidas de implementar, permitiendo independizarnos de softwares con licencias pagas y cajas negras.