Caracterização e modelagem de redes biológicas geográficas

• Main Author: Matheus Palhares Viana
• Other Authors: Luciano da Fontoura Costa
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2011
• Subjects: Processamento de imagem; Rede biológica; Rede geográfica; Teoria de grafo; Visualização 3D; 3D visualization; Biologic network; Geographical network; Graph theory; Image processing
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-23052011-082033/

Nesta tese apresentamos uma metodologia de mapeamento capaz de gerar representações em termos de grafos para sistemas biológicos de conectividade complexa. Tais sistemas são inicialmente armazenados na forma de imagens digitais e em seguida submetidos a um pré-processamento com objetivo de padronizar as imagens. As imagens pré-processadas são então utilizadas para gerar modelos tridimensionais dos sistemas de interesse. Um algoritmo de propagação de rótulos é utilizado para extrair os esqueletos dos modelos volumétricos e estes esqueletos são por fim, representados por um grafo, composto por vértices e arestas. Os vértices e arestas desse grafo armazenam propriedades do sistema original, como posição, comprimento e diâmetro, bem como as características topológicas de tais sistemas. Finalmente, os grafos resultantes são estudados através da teoria das redes complexas, dentro de um contexto específico para cada sistema. Nossos procedimentos foram aplicados com sucesso a diferentes sistemas biológicos, como artérias caríotidas, árvores arteriais, estruturas mitocondriais e poros em amostras de solo. === In the present work, we developed a mapping methodology able to build a graph representation for biological branched systems. Initially, such systems are stored as digital images and then they undergo a pre-processing in order to standardize the images. The pre-processed imagens are used to build tridimensional models of the interested systems. A label-propagation algorithm is used to extract the skeleton from the volumetric models and these skeletons are then represented by a graph, composed by nodes and edges. The nodes and edges of these graphs store properties of the original system, such as spatial position, lengths and diameter, as well as the topological features of such systems. Finally, the graphs are studied by using the complex networks theory within a specific context for each system. Our procedures were apllied sucefully to different biological systems, such as carotid artery, arterial trees, mitocondrial structure and pores in soil samples.