Dimension fractal y fractalidad en medicina, biologia y neurociencia

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Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Patrones fractales y dimensión fractal Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES http://carlosreynoso.com.ar

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Objetivos Aclarar la relevancia de la geometría fractal en las disciplinas involucradas. Clarificar el papel de la medida de la dimensión fractal en la descripción y el diagnóstico. Introducir el cálculo basado en wavelets en el tratamiento inteligente de imágenes en medicina y biología. Realizar prácticas con las herramientas más significativas en el dominio.

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Agenda Dimensión fractal Patrones fractales Medición basada en wavelets Conclusiones e identificación de recursos y repositorios

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Patrones fractales

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Elementos de juicio (1/2) Originariamente los estudios morfométricos de las células del hígado presentaban resultados controversiales. El área de superficie de la membrana del retículo endoplásmico (el lugar del metabolismo de las drogas y la síntesis de proteínas) se estimaba en 6 m2/cm3 [Loud] o en 11 m2/cm3 [Weibel]. La diferencia dependía de la resolución de medida. Se encontró que la dimensión fractal del retículo endoplásmico de las células del hígado era 2,7, lo que explicaba las diferencias obtenidas con diferentes resoluciones. Otros casos, p. ej. membranas internas mitocondriales = 2,54.

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Elementos de juicio (2/2)

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Patrones fractales En construcción +

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Patrones fractales

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Patrones fractales Redes de Peano y curvas FASS →

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Patrones fractales

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Patrones fractales

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Recursos y casos Cap. 59 – Complejidad, scaling y fractales en señales biomédicas

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Recursos y casos

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Fractalidad de clusters de percolación en concentración crítica (1/3) © Dewey, pp.216-217

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Fractalidad de clusters de percolación en concentración crítica (2/3) © Dewey, pp.216-217

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Fractalidad de clusters de percolación en concentración crítica (3/3) © Dewey, pp.216-217

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Recursos y casos Modelos de crecimiento DLA Iterated Function Systems L-Systems

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Recursos y casos

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Casos Imagen ruidosa antes y después de filtrado. La imagen de ondícula preserva mejor los datos de alta frecuencia que la de filtro de Wiener. La técnica es menos exacta que otras, pero más sencilla de implementar y más robusta.

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Recursos y casos Cap. 3 y 4 _ Subband coding y wavelet transform en imágenes médicas. Cap. 5 – Algoritmo genético en reconocimiento de patrones en imágenes médicas. Cap. 7 – Redes neuronales aplicadas a la clasificación de imágenes médicas. Cap. 10 y 11 – Redes neuronales en la detección de cáncer de mamas.

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Wavelet transform

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Recursos y casos Cap. 56 – Análisis de ondículas (tiempo-escala) en procesamiento de señales biomédicas

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Recursos y casos

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Frontiers in fractal physiology http://www.frontiersin.org/fractal_physiology

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Referencias http://carlosreynoso.com.ar/dimension-fractal/

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Referencias http://carlosreynoso.com.ar/geometria-fractal-en-la-ciencia-y-la-cultura/

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Referencias http://carlosreynoso.com.ar/modelado-de-complejidad-en-biologia/

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¿Preguntas? Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES http://carlosreynoso.com.ar

Summary: Problemas de escala y fractalidad. Técnicas avanzadas de analisis de imagenes y señales en medicina, biologia y neurociencia

Tags: medicina biologia fractales

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