Resumen:
Los estudios de inmunohistoquímica permiten evaluar el estado de los tejidos de seres vivos, al determinar los cambios en las características de las células que los componen, así como la presencia de diversos metabolitos producidos por el estrés generado por sustancias nocivas o condiciones ambientales adversas. Estos estudios requieren del análisis de una gran cantidad de imágenes digitales de cortes histológicos, en un proceso repetitivo que puede generar subestimaciones causadas por el error humano. Para mitigar esta condición, se propone la creación de una herramienta que permita la automatización del análisis de las imágenes de índole histológica, utilizando técnicas de visión computarizada y de inteligencia artificial. Esta herramienta será generada utilizando técnicas de detección de contornos y procesos de segmentación incluidos en las librerías OpenCV y scikit-image del lenguaje python. Para probar la función de esta herramienta, se realizarán análisis de la estructura celular de tejidos Almeja Chocolata (Megapitaria squalida) capturadas en distintos sitios con posible presencia de contaminantes, aplicando a su vez, técnicas de inmunohistoquímica para detectar el daño celular de los tejidos. El análisis automatizado deberá cuantificar la estructura celular de tejidos de M. squalida y la cobertura de los tejidos dañados después de las técnicas de tinción inmunohistoquímicas.