Clasificación y promediado de volúmenes de tomografía electrónica

La tomografía electrónica brinda la posibilidad de determinar estructuras tridimensionales de material biológico a niveles de resolución suficientemente altos como para permitir la identificación de macromoléculas individuales tales como proteínas. Esto ha despertado un enorme interés en la comunidad científica en los últimos tiempos. El procesamiento de dichas imágenes tridimensionales constituye un problema desafiante debido a los muy bajos niveles de la relación señal a ruido que presentan. Esto hace que los volúmenes individuales prácticamente carezcan de valor, debido a que éstos son simplemente demasiado ruidosos como para permitir su correcta visualización y mucho menos su interpretación estructural. Resulta imprescindible entonces la utilización de técnicas de promediado que combinando gran cantidad de volúmenes logren aumentar drásticamente el nivel de señal en la imagen. Este tipo de técnicas ha sido de práctica frecuente en las últimas décadas en el área de microscopía electrónica conocida con el nombre de análisis de partículas individuales, donde se han alcanzando resultados sorprendentes. La tomografía electrónica tiene sin embargo diferencias sustanciales con las técnicas de partículas individuales, debido sobre todo al hecho de que las imágenes tomo-gráficas son tridimensionales. Se introducen una serie de nuevos problemascuyo correcto manejo es indispensable para alcanzar una solución satisfactoria. Entre dichas diferencias se destacan el problema de lidiar con el efecto conocido con el nombre de missing wedge, característico de las imágenes de tomografía electrónica, así como la necesidad de contar con algoritmos eficientes de registrado y clasificación de volúmenes. En esta tesis de maestría se presenta un estudio del problema descrito, analizando las soluciones hasta ahora propuestas en la comunidad para luego proponer una solución original. De esta manera se llega a una herramienta poderosa que cumple con todos los requisitos establecidos. Se presta particular atención en compararla con soluciones existente y en realizar experimentos, con datos artificiales y reales, que permitan su validación. A través de dichos experimentos se logra identificar con claridad cual es el verdadero alcance que tiene la herramienta desarrollada y bajo que condiciones es capaz de distinguir diferentes conformaciones de material biológico