[DPS-seminario] seminario de mañana

[Gregory Randall]

Expositor (en VC)

Ángel Segura, CURE Rocha, Universidad de la República, Uruguay

Titulo

Identificación y conteo de grupos funcionales de fitoplancton nocivo a
partir de análisis automatizado de imágenes y bosques aleatorios de
clasificación

Resumen

Los organismos estatales encargados de proveer agua potable o monitorear
la calidad del agua en sistemas con usos recreativos requieren
herramientas confiables y rápidas para determinar la calidad del agua.
En este trabajo se desarrolló una herramienta informática que combina
análisis automatizado de imágenes y modelos de clasificación de bosques
aleatorios para identificar y cuantificar los organismos de fitoplancton
presentes en muestras de agua. Se utilizaron muestras de agua
superficial de 31 sistemas acuáticos uruguayos (lagos, ríos, arroyos)
con diferente grado de tratamiento. Se tomaron manualmente un total 1556
imágenes de campos en el microscopio óptico invertido a 100x y 400x.
Mediante un algoritmo de análisis de imágenes automático diseñado en el
marco de este proyecto se identificaron (i.e. segmentación) un total de
109.474 partículas. El software desarrollado midió y calculó para cada
partícula 72 variables (e.g. largo, ancho, rojo promedio, perímetro). De
forma independiente, técnicos especializados marcaron en las imágenes
las partículas de fitoplancton y clasificaron las mismas en grupos
funcionales basados en morfología. Se puso énfasis en identificar a los
grupos con especies potencialmente tóxicas (GIII; Dolichospermum ;GVII;
Microcystis). Luego se generaron modelos de clasificación supervisada
basados en técnicas de bosques aleatorios para clasificar las partículas
en grupos de fitoplancton según las 72 variables medidas. Las partículas
se clasificaron como pertenecientes al GIII, GVII, GIV filamentosos,
otros grupos y falsos negativos. Esta última incluye las partículas no
orgánicas que fueron segmentadas. Utilizando el mismo procedimiento en
tres ecosistemas diferentes a los utilizados en la construcción del
modelo, se evaluó la capacidad de predecir la abundancia y biovolumen
totales y de los diferentes grupos funcionales. La capacidad de predecir
los grupos es adecuada en abundancias >102 org mL-1 . La abundancia
total (org mL-1) y biovolumen (mm3 mL-1) estimado por el modelo y por
técnicos expertos utilizando el microscópio óptico fueron similares. El
modelo sobre-estimó el biovolumen en la muestra de agua con baja
abundancia de organismos.

La implementación de esta herramienta para el análisis de muestras en
monitoreos permitiría evaluar más muestras por unidad de tiempo y
categorizarlas según la abundancia de organismos. Las instituciones
responsables de la calidad de agua podrían abocar a sus recursos humanos
altamente capacitados a evaluar aquellas muestras con altas
concentraciones de organismos potencialemente tóxicos. El trabajo en
conjunto con técnicos de diversas instituciones vinculadas a la calidad
de agua permitió desarrollar un prototipo de software acorde a las
necesidades reales de las instituciones uruguayas.

-- Federico Lecumberry