Resumen: Presentamos un marco novedoso para la segmentación automática en tiempo real de artefactos en microscopía de contraste de fase dinámica (DPCM) que combina redes convolucionales sobre grafos GCN con una tubería diferenciable de procesamiento de imagen. Esta solución corrige artefactos de movimiento e iluminación irregular aumentando la validez de datos en aproximadamente 25 por ciento y permitiendo cribados fenotípicos de alto rendimiento en tiempo real.

Introducción: La microscopía de contraste de fase dinámica permite observar el comportamiento celular en tiempo real pero suele verse afectada por trazas de movimiento, iluminación no uniforme y ruido de fondo. Los métodos manuales son lentos y subjetivos. Proponemos un sistema automatizado que integra preprocesado diferenciable optimizable y un GCN que segmenta y enmascara artefactos casi instantáneamente manteniendo la fidelidad de las estructuras celulares.

Fundamentos teóricos: Representamos cada fotograma DPCM como un grafo G con nodos que corresponden a píxeles y aristas que unen píxeles vecinos. A cada nodo se le asignan características como intensidad cruda, coordenadas espaciales, magnitud de gradiente y respuesta Laplaciana. La GCN aprende a agregar información de vecinos mediante pesos aprendibles y produce para cada píxel una probabilidad de ser artefacto. La interoperabilidad entre el preprocesado diferenciable y la GCN permite optimizar ambos módulos de forma conjunta mediante retropropagación.

Metodología: La adquisición se realiza a 30 fps. El preprocesado inicial incluye sustracción de fondo mediante mediana rodante en ventanas temporales y desenfoque gaussiano para reducir ruido de alta frecuencia. La tubería diferenciable aplica ecualización de histograma adaptativa local, filtrado tipo mediana con tamaño de filtro aprendible y operaciones morfológicas de apertura y cierre con kernels optimizables. Tras el preprocesado se construye el grafo y se extraen características por nodo. El modelo se entrenó con 10 000 marcos anotados manualmente, se validó con 1 000 marcos y se usó Binary Cross Entropy con parada temprana para evitar sobreajuste. La métrica principal de evaluación fue Recall@10.

Resultados experimentales: El sistema GCN más preprocesado diferenciable alcanzó un Recall@10 medio de 92.5 por ciento en el conjunto de prueba, frente a 65.3 por ciento de métodos basados en umbral y detección de bordes. La relación señal a ruido de estructuras celulares mejoró en 25 por ciento tras la corrección automática. El procesamiento se ejecuta a 25 fps en hardware GPU estándar, lo que habilita análisis en tiempo real y robusto frente a variaciones de movimiento e iluminación.

Escalabilidad y despliegue: A corto plazo (6 a 12 meses) proponemos la integración con sistemas DPCM existentes y despliegue en dispositivos edge para análisis in situ. A medio plazo (1 a 3 años) la plataforma evolucionará a una solución cloud para cribado fenotípico masivo y descubrimiento de fármacos, con adaptación automática de tasas de aprendizaje para dispositivos edge. A largo plazo (3 a 5 años) se planea la integración multimodal con microscopía de fluorescencia y confocal y cotrenamiento con algoritmos de segmentación celular para cerrar bucles de retroalimentación.

Validación y fiabilidad: El entrenamiento con un gran conjunto de datos anotados y la parada temprana garantizan generalización. La métrica Recall@10 asegura detección robusta de regiones afectadas por artefactos y la inspección visual confirma la preservación de la morfología celular. La optimización conjunta de preprocesado y GCN ofrece una mayor adaptabilidad frente a variaciones de adquisición.

Aplicaciones y beneficios prácticos: Este marco tiene aplicaciones directas en cribado farmacológico de alto rendimiento, estudios de fenotipado profundo y seguimiento de procesos de desarrollo celular. Al automatizar la corrección de artefactos se reduce la intervención manual y se acelera el ciclo experimental, mejorando la calidad de datos para análisis posteriores.

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Conclusión: La integración de GCNs con una tubería diferenciable de procesamiento de imagen ofrece una solución efectiva y escalable para la segmentación de artefactos en DPCM en tiempo real. Este enfoque mejora la calidad de los datos experimentales, acelera procesos de descubrimiento y abre nuevas posibilidades para la automatización inteligente en microscopía. Para proyectos, demostraciones o colaboraciones contacte con Q2BSTUDIO y explore cómo adaptar esta tecnología a sus necesidades científicas y de negocio.