Algoritmos de procesamiento de imágenes para la reconstrucción del desarrollo embrionario del

180 Pages·2013·30.38 MB·English

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Computacio´n
Algoritmos de procesamiento de
im´agenes para la reconstrucci´on del
desarrollo embrionario del pez
cebra
Tesis presentada para optar al t´ıtulo de Doctor de la Universidad de Buenos Aires en
el ´area de Ciencias de la Computaci´on
Camilo Melani
Director de tesis: Doctor Alessandro Sarti.
Doctora Marta Mejail.
Consejero de estudios: Doctora Marta Mejail.
Lugar de trabajo: Universidad de Buenos Aires, Argentina
Univerdidad de Bologna, Italia
Instituto de sistemas complejos, Paris, Francia
Buenos Aires, 2013

Resumen
Algoritmos de procesamiento de im´agenes para la reconstruccio´n del desar-
rollo embrionario del pez cebra
Algunosprocesosbiolo´gicosfundamentales, comoeldesarrolloembrionario, sehancon-
servado a lo largo de la evoluci´on y son comunes a especies pertenecientes a diferentes
posiciones filogen´eticas. Au´n hoy, esos procesos no son totalmente entendidos. La
comprensio´n de la morfodin´amica celular, que produce tejidos u o´rganos, puede ser
alcanzada por la reconstruccio´n y an´alisis de la forma y posicio´n celular durante el
desarrollo embrionario de un animal.
Esta tesis estudia una serie de algoritmos de procesamiento de im´agenes que permiten
segmentar y seguir los nu´cleos y membranas celulares durante el desarrollo embrionario
del pez cebra. Este pez ha sido ampliamente estudiado como organismo modelo para
comprendereldesarrolloembrionario, expresio´ngen´eticaymecanismosderegeneraci´on
y reparaci´on de tejidos en vertebrados.
Para lograr este objetivo, el embrio´n es previamente marcado con prote´ınas fluo-
rescentes que se adhieren a los nu´cleos y membranas celulares. Usando un microscopio
la´ser, se obtiene una serie temporal de im´agenes volum´etricas del embrio´n a escala sub-
celular. La posicio´n de cada c´elula se obtiene procesando las ima´genes por medio de la
transformada de Hough. Se segmenta la forma de las membranas y nu´cleos por medio
ecuaciones en derivadas parciales. El movimiento celular se estima usando t´ecnicas de
flujo ´optico. El seguimiento celular se obtiene combinando informaci´on previamente
adquirida con restricciones biolo´gicas. Los resultados son manualmente validados y
reconstruyen durante 6 horas la formacio´n del cerebro del pez cebra en la fase som´ıtica
(7-8) con todas las c´elulas seguidas desde la finalizacio´n de la fase esfera con un error
menor a 2%. Esta reconstrucci´on abre el camino a una investigacio´n sistema´tica y
cuantitativa del comportamiento celular y origen clonal de los o´rganos y cerebro.
4
Palabras claves: Morfog´enesis. Organog´enesis. Desarrollo del pez cebra. Identifi-
cacio´n celular. Segmentacio´n celular. Seguimiento celular. Estimaci´on del movimiento.
Procesamiento de ima´genes. Microscopio confocal. Transformada de Hough 3D. Su-
perficie subyetiva. Flujo o´ptico.
Abstract
Image processing algorithms for zebrafish development reconstruction.
Some fundamental biological processes such as embryonic development have been pre-
served during evolution and are common to species belonging to different phylogenetic
positions, but are nowadays largely unknown. The understanding of cell morphody-
namics leading to the formation of organized spatial distribution of cells such as tissues
and organs can be achieved through the reconstruction of cells shape and position dur-
ing the development of a live animal embryo.
We design in this work a workflow of image processing methods to automatically seg-
ment and track cells nuclei and membranes during the development of a zebrafish
embryo, which has been largely validates as model organism to understand vertebrate
development, gene function and healing-repair mechanisms in vertebrates. The embryo
ispreviouslylabeledthroughtheubiquitousexpressionoffluorescentproteinsaddressed
to cells nuclei and membranes, and temporal sequences of volumetric images are ac-
quired with laser scanning microscopy. Cells position is detected by processing nuclei
images through the Hough transform. Membranes and nuclei shapes are reconstructed
by using a PDEs based variational techniques. Cells movement is estimated using op-
tical flows methods. Cells tracking is performed by combining informations previously
detected on cells shape and position with biological regularization constraints. Our
results are manually validated and reconstruct the formation of zebrafish brain at 7-8
somite stage with all the cells tracked starting from late sphere stage with less than
2% error for at least 6 hours. Our reconstruction opens the way to a quantitative and
systematic investigation of cellular behaviors, of clonal origin and clonal complexity of
brain organs.
Key words: Morphogenesis, Organogenesis, Zebrafish development, Cell identifica-
tion, Cell segmentation, Cell tracking, Motion estimation, Image processing, Confocal
6
microscopy, 3D Hough transform, Surjective surface, Optical flow.
a Ingrid

Agradecimientos