Algoritmo de microscopía de superresolución basado en la Media Desplazada

La difracción de la luz es un fenómeno que afecta a las imágenes vistas a través de microscopios independientemente de su arquitectura. Sumando a esto el proceso de digitalización y el ruido intrínseco de la cámara, se obtiene una imagen con baja resolución. La Media Desplazada es un método utilizado en la búsqueda de las modas de densidad en espacios discretos. En este trabajo de tesis se propone un algoritmo basado en la teoría de la Media Desplazada, denominado por “MSSR”, diseñado para mitigar el efecto provocado por la difracción y así mejorar la resolución de la imagen. Este método tiene la particularidad de que puede mejorar la resolución con el procesamiento de una sola imagen, a diferencia de sus algoritmos similares (SRRF, MUSICAL, ESI) que necesitan al menos decenas de imágenes. Además, tiene la capacidad de mejorar la relación señal-ruido, lo que hace que sea factible para el análisis realizado en imágenes de fluorescencia colectadas en experimentos biológicos. MSSR funciona con imágenes de fluoróforos de baja y alta densidad, no está limitado por la arquitectura del detector (CCD-EM, sCMOS o sistemas de escaneo láser fotomultiplicadores) y es aplicable tanto a imágenes individuales como a secuencias de imágenes temporales. En resumen, MSSR es una herramienta poderosa, flexible y genérica para aplicaciones de imágenes de células vivas y multidimensionales.

The diffraction of light is a phenomenon that affects images seen through microscopes regardless of their architecture. Added to this, the digitization process and the intrinsic noise of the camera, a low resolution image is obtained. The Mean Shift is a method used in finding density modes in discrete spaces. In this thesis, an algorithm based on the Mean Shift theory is proposed, called by “MSSR”, designed to mitigate the effect caused by diffraction and thus improve the resolution of the image. This method has the particularity that it can improve the resolution with the processing of a single image, unlike its counterpart algorithms (SRRF, MUSICAL,ESI) that require at least dozens of images. In addition, it has the capacity to improve the signal-to-noise ratio, which makes it feasible for the analysis that occurs in biological experiments when collecting fluorescence images. MSSR works with low- and high-density fluorophore imaging, is not limited by detector architecture (CCD-EM, sCMOS, or photomultiplier-based laser scanning systems), and is applicable to both single image and temporal series images. In summary, MSSR is a powerful, flexible, and generic tool for multi-dimensional and living cell imaging applications.