PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DE SUPERFICIES MARINAS

La costa oeste de la Península de Baja California está expuesta al movimiento del oleaje el cual ocasiona múltiples daños. En aguas profundas, el oleaje puede afectar plataformas marinas y, en aguas someras, construcciones costeras y zonas recreativas. En la Bahía de Todos Santos, B.C., frecuentemente las olas sobrepasan el rompeolas durante los meses de invierno, afectando asentamientos humanos en la zona costera.

La complejidad del movimiento de las olas en aguas profundas y en aguas someras así como la necesidad de entender mejor su comportamiento, ha dado origen a una gran cantidad de estudios del oleaje en el campo como en el laboratorio.

Para estudiar el oleaje de manera cuantitativa, se ha intentado emplear tanto imágenes de radar como fotografías aéreas.

La dinámica de la superficie marina es muy importante, ya que nos permite determinar su influencia sobre la capa superficial de mezcla y las líneas de costa.

El obtener datos de oleaje es muy importante: por una parte está el interés inherente en el espectro direccional del oleaje y cómo influye éste en el ambiente marino y en la línea de costa. Estos datos de oleaje pueden ser fácil y rápidamente obtenidos por medio de fotografías aéreas de los patrones de brillo los cuales muestran reflexiones de la luz del sol sobre el agua, y por tanto obtenemos un alto contraste en la imagen de la superficie. La finalidad, en un futuro cercano, es aplicar esta técnica a imágenes reales de la superficie del mar para poder calcular algunas propiedades estadísticas de las alturas de la superficie.

A fines del siglo pasado y con la finalidad de estudiar la superficie del mar se empezaron a medir algunos parámetros ópticos, como la irradiancia ascendente (la suma de todas la radiancias con ángulos del nadir de cero a 90 grados), la irradiancia descendente (la suma de radiancias con ángulos del zenith de cero a 90 grados) y algunas variables oceanográficas como temperatura, salinidad, densidad, etc., (Jerlov, 1976).

La irradiancia de la luz reflejada sobre la superficie del mar fue el primer parámetro óptico que se midió. Años mas tarde, se comenzaron a efectuar mediciones de la irradiancia espectral a varias profundidades. La irradiancia espectral, aunada a otras variables tales como temperatura, salinidad y nutrientes, se utiliza para determinar la productividad orgánica primaria, que es la velocidad de fotosíntesis, o sea, fijación de carbono por unidad de área, o por unidad de volumen y por unidad de tiempo.

A mediados de este siglo, Duntley (1950) llevó a cabo un estudio experimental de las olas capilares (con longitud de onda de pocos centímetros y altura de pocos milímetros). En este trabajo se midieron, in situ, las alturas de las olas capilares usando dos pares de alambres verticales sumergidos. Un par formaba un plano de la dirección a lo largo del viento y, el otro par, formaba un plano en la dirección perpendicular al viento. En particular, Duntley (1950) encontró que las pendientes de las olas capilares en dirección a la del viento y las pendientes en dirección perpendicular a la dirección al viento, obedecen a una distribución normal y son estadísticamente independientes.

Un poco después, Barber (1954) estimó la direccionalidad de las ondas del mar a partir del patrón de difracción de una imagen de la superficie del mar. Casi simultáneamente, Cox y Munk (1954a, 1954b) realizaron estudios de la estadística de las pendientes de la superficie del mar derivadas de las reflexiones especulares de la luz sobre la superficie marina, patrón de brillo, las cuales fueron grabadas en fotografías aéreas.

En una primera aproximación, estos autores encontraron que, la distribución de las pendientes es Gaussiana. Esto pudiera ser tomado como una indicación de que, bajo ciertas circunstancias, la superficie del océano puede ser modelada como un proceso aleatorio Gaussiano. Observaciones hechas con una boya flotante, donde se han filtrado las componentes de alta frecuencia, indican la presencia de una distribución Gaussiana (Longuet-Higgins et al., 1963).

Podemos decir que el trabajo experimental de Duntley (1950) y los de Cox y Munk (1954a y 1954b) son similares y complementarios: Duntley (1950), en efecto, colocó su medidor de onda en un punto fijo en el mar e hizo observaciones de larga duración de las pendientes tanto en la dirección del viento como en una dirección perpendicular a ésta. Las fotografías aéreas de Cox y Munk (1954a y 1954b) fueron tomadas con tiempo de exposición cortos comparados con el movimiento de la superficie, cubriendo un área relativamente grande del mar.

Cuando se comparan las estadísticas de las pendientes del oleaje en un punto, observadas en función del tiempo (Duntley, 1950) con las estadísticas de las pendientes a un tiempo fijo, observadas en función de la coordenada espacial (Cox y Munk, 1954a y 1954b), se encuentra que son practicamente iguales (Preisendorfer, 1976). Esto sugiere que las suposiciones de estacionaridad y ergocidad son razonables, al menos en un área restringida y para ciertas zonas de la superficie del mar.

Cox (1958) realizó mediciones de pendientes de olas capilares generadas en un canal de olas de laboratorio, y encontró un comportamiento bastante complicado de la variancia de las pendientes, en función de la velocidad del viento.

En estudios posteriores, Stilwell (1969) empleó fotografías de la superficie del mar y utilizó un sistema óptico coherente para realizar un análisis de Fourier de las variaciones de densidad presentes en la emulsión fotográfica. Dichas variaciones de densidad están relacionadas con la distribución de pendientes de la superficie (Kivelson y Moszkowski, 1966). En una primera aproximación, Stilwell (1969) derivó una ecuación que relaciona la intensidad de la luz proveniente de la fuente con la densidad de la película fotográfica, suponiendo pendientes muy pequeñas, una iluminación uniforme en toda la superficie, y linealidad en el proceso fotográfico. Stilwell y Pilon (1974) ampliaron el modelo de Stilwell (1969) incluyendo casos en los que la geometría puede ser oblicua, y trataron de deducir espectros de energía del oleaje. Sus resultados están basados en una serie de aproximaciones que restringen severamente la aplicabilidad del modelo, pues consideraron valores de pendiente muy pequeños y linealidad en el proceso fotográfico.

Kasevich (1975) continuó el trabajo de Stilwell (1969) tomando en cuenta términos de segundo orden de la expresión en serie de Taylor de la ecuación que representa la cantidad de luz a la cual está expuesta la película fotográfica, con la finalidad de entender el mecanismo de la transferencia de información de la superficie marina a una imagen fotográfica. Utilizó modelos para simular la iluminación sobre la superficie considerando cielos azúl claro y cielos nublados, ya que no contó con datos reales de irradiancia. Concluyó que la luz que llega a la cámara, después de ser reflejada por la superficie, está relacionada explícitamente con la orientación y altura de la cámara, con la distribución de irradiancia en la atmósfera y con las componentes de las pendientes de la superficie del mar.

Plass et al (1977) puntualizaron que la velocidad del viento y el ángulo de elevación de la cámara influyen marcadamente en las reflexiones especulares de la luz sobre la superficie marina.

Peppers y Ostrem (1978) propusieron un modelo para determinar más fielmente las pendientes de las ondas a partir de fotografías del océano. Comprobaron la técnica desarrollada mediante simulaciones numéricas de diferentes modelos de irradiancia. Concluyeron que sus resultados son mejores que los que obtuvo Stilwell (1969 y 1974).

Chapman e Irani (1981) reportaron un análisis de los errores involucrados al estimar el espectro de pendientes de la superficie del mar mediante fotografías aéreas. Afirmaron que no es posible considerar una relación lineal entre el espectro de pendientes de las ondas y el espectro de la imagen obtenida en un sistema óptico coherente o en forma digital. Estos autores cuantificaron los errores involucrados en esta aproximación utilizando varios modelos de iluminación en simulaciones por computadora.

Preisendorfer y Mobley (1986) presentaron una simulación numérica de una superficie marina donde incluyeron reflexiones de luz solar directa y difusa y obtuvieron una imagen de la superficie con el patrón del brillo incluído (similares a las imágenes reales que obtuvieron Cox y Munk, 1954a y 1954b). El objetivo de Preisendorfer y Mobley (1986) fue obtener información de la distribución angular de la irradiancia descendente y de la irradiancia ascendente y de cómo dependen estas irradiancias de las propiedades ópticas del agua del mar. Desafortunadamente, este modelo no pudo comprobarse mediante una superficie marina real.

Un problema común a todos los trabajos mencionados, es que los varios modelos propuestos no pudieron ser validados con datos experimentales. Esto es debido a que se tiene muy poca información de la superficie marina estudiada.

Trabajos recientes elaborados en CiCESE en los últimos cinco años muestran que es posible obtener las estadísticas de primer y segundo orden de superficies rugosas aleatorias a partir de imágenes remotas. Más concretamente, es posible obtener la función de autocorrelación, o el espectro de energía de la superficie. He derivado algunos resultados analíticos y numéricos que relacionan la función de autocorrelación de las alturas de la superficie con la función de autocorrelación del patrón de intensidad que se forma en la imagen de ésta. También se han realizado experimentos para mostrar la aplicabilidad de ésta nueva técnica. Los resultados han mostrado que es posible estimar propiedades estadísticas de primer y segundo orden de las alturas de una superficie rugosa aleatoria con el modelo propuesto en Cicese (Alvarez-Borrego J., 1993a, 1993b, 1995a, 1995b, 1995c, 1995d, Marín-Hernández Mark y Alvarez-Borrego J., 1999). Se sigue trabajando en ésta dirección para resolver aún algunos problemas que se encuentran en superficies rugosas aleatorias como lo es la superficie del mar.

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DE PARTÍCULAS BIOGÉNICAS

Por otra parte, la fantástica diversidad de formas en los organismos del plancton (fito y zooplancton) ha sido un atractivo para los estudiosos por más de un siglo. La diversidad de la morfología son factores directamente relacionados a su suspensión en la columna de agua (Smayda, 1970).

La identificación y conteo de organismos es indispensable para poder realizar estudios de diversidad, estructura de poblaciones y trama trófica, entre otros.

Las especies del plancton en la biología son comparables a los elementos de la química. Para entender la estructura y funcionamiento de un ecosistema es necesario conocer los diferentes elementos que la conforman. El fito y zooplancton normalmente está compuesto de una colección heterogénea de microorganismos.

Los problemas presentados por la distribución y sucesión de las especies no solo son de interés en la distribución de la materia orgánica, sino que también dan diferencias cuantitativas que pueden tener efecto en los niveles superiores de la cadena alimenticia.

Los organismos del fitoplancton son de gran importancia ecológica ya que comprenden la mayor porción de productores primarios en el mar y pueden ser usados para identificar regiones naturales de los océanos. Estas regiones pueden ser caracterizadas por una especie típica o por un conjunto de especies endémicas. El trabajo de biogeografía de las comunidades del plancton, ha concluido que los organismos del fitoplancton son buenos indicadores de regiones naturales, las cuales están definidas por la latitud y por los procesos dinámicos de los océanos (Braarud et al., 1953; Smayda, 1958).

De tal manera que estos organismos son utilizados para encontrar la relación existente entre las condiciones particulares de cada región y para conocer los cambios que generan las alteraciones globales atmosféricas que está experimentando nuesto planeta en un tiempo geológico, utilizándo información de la micropaleontología de un cierto lugar (Funnell y Riedel, 1970).

Las poblaciones del fitoplancton pueden ser caracterizadas por medio de varios métodos, los cuales son: los denominados métodos indirectos que involucran analizar las poblaciones por medio de análisis espectrales fluorescentes a diferentes longitudes de onda de luz, que pueden determinar aspectos muy propios para cada grupo de organismos planctónicos involucrando los diferentes pigmentos que los constituyen (Yentsch y Yentsch, 1979). Los métodos directos que se basan en analizar la muestra por medio de un microscopio, lo que implicaría una forma directa de analizar algo en la muestra. Los organismos del fitoplancton pueden ser contados e identificados visualmente empleando un microscopio, lo que implica una técnica tardada y laboriosa.

Respecto al zooplancton, los miembros más numerosos son los grandes crustáceos herbívoros como los copépodos, eufásidos y los carnívoros quetognatos. Particularmente, los copépodos son los organismos zooplanctónicos más abundantes en el mar, cerca del 90% de los zooplanctontes son capturados en una muestra, y constituyen la principal ruta del flujo de energía entre los productores primarios (fitoplancton) y los niveles tróficos superiores: son las "vacas del mar". Este grupo de organismos destaca por su gran diversidad, se han descrito cerca de 11500 especies (Humes, 1994) y el número va en aumento ya que recientemente se han reportado especies de copépodos de regiones que antes eran inaccesibles como las cuevas anquihalinas (Fosshagen e Iliffe, 1991) y las chimeneas hidrotermales (Humes, 1991). Otros grupos de animales tales como protozoarios foraminíferos y radiolarios, ctenoforas, molúscos pterópodos, crustáceos amfípodos y cordados tunicados pueden hacerse localmente dominantes, pero por lo general en menos del 50% de la biomasa zooplanctónica.

Los restos de foraminíferos y radiolarios forman importantes e impresionantes depósitos de sedimentos en el fondo marino. Su utilidad e importancia destaca en estudios de redes tróficas, como indicadores hidrológicos (campo en vias de desarrollo), bioestratigrafía, paleoecología y paleontología. Actualmente todas las compañías petroleras cuentan con especialistas en radiolarios entre su personal, dada su utilidad en la localización de yacimientos de petróleo.

Indudablemente que un aspecto importante en los estudios de los océanos es el de realizar investigaciones básicas concernientes a la identificación fidedigna de las diversas especies que conforman el zooplancton con el propósito de evaluar su distribución tanto espacial como temporal y el de hacer estudios de producción, genética, dinámica de poblaciones, comunidades, etc.

Para realizar las identificaciones existen claves taxonómicas de referencia para todos los grupos del zooplancton, las observaciones, bastante consumidoras de tiempo y personal especializado se hacen con ayuda de un microscopio estereoscópico y a veces se requiere de un microscopio compuesto de mayor resolución para observar estructuras claves muy finas.

También pueden emplearse contadores de partículas para la determinación de número de células y frecuencias de tamaños de las mismas con el contador de particulas "Coulter Counter" (Sheldon y Parsons, 1976) que es una técnica rápida pero que no permite identificar la partícula que se está midiendo o contando (Gorsky et al., 1989). Esta misma desventaja presenta el análisis por bloqueo de luz (Pough, 1976) que convierte la señal producida en un equivalente tamaño esférico de la partícula (Gorsky et al., 1989).

Los sistemas de analizadores de imágenes usados en organismos de plancton son los siguientes, por citar solo unos cuantos: el realizado por Uhlmann et al., (1978), que trabajaron en un sistema que utiliza las mediciones de las formas de los organismos como son el área, ancho, largo y largo-ancho; Jeffries et al., (1980, 1984) trabajaron con un sistema analizador de imágenes que fue capaz de realizar análisis discriminantes entre las variables de largo, ancho y área de cada organismo analizado, los organismos utilizados fueron ocho grupos taxonómicos de zooplancton; Furuya en 1981, 1982 realizó una estimación de los diferentes tamaños de organismos de fitoplancton en una muestra por medio de un analizador de imágenes; Tsuji y Nishikawa (1984) analizaron al organismo del fitoplancton Prorocentrum triestium, por medio de un analizador de imágenes fluorescentes; Rolke y Lenz (1984) realizaron estimaciones de organismos del zooplancton por medio de un sistema procesador de imágenes; Chehdi y Boucher (1986) presentaron una serie de algoritmos para la cuantificación de organismos del zooplancton obtenidos en un procesador de imágenes entre otros.

Con respecto al análisis de imágenes mediante sus patrones de difracción tenemos los trabajos de Rodier y Rodier (1987) en análisis de interferogramas con base a patrones de difracción de imágenes; Zavala-Hamz (1990) aplicado a organismos del zooplancton entre otros.

Entre los antecedentes que han empleado sistemas de correlación invariante por métodos ópticos podemos citar los trabajos realizados por Meadows et al., (1970) con aplicación a la generación de contornos; Vienot et al., (1973) realizando comparaciones en las técnicas existentes para los patrones de reconocimiento; Moore y Truax, (1979) con aplicaciones a superficies difusas; Takeda et al., (1981) y Takeda (1982), en topografía, al igual que el realizado por Yatagai e Idesawa, (1982).

Los trabajos reportados con mayor particularidad en la técnica de correlacionador invariable en sistemas ópticos son, por citar solo unos cuantos: Stark et al., (1975) utilizando un analizador de partículas; Almeida y Eu, (1976) y Cairns et al., (1972) en descripción de sistemas contaminados usando las diatomeas como indicadores. En estos trabajos se discute la técnica de patrones de reconocimiento basada en filtros holográficos, que es un filtro espacial complejo que representa la transformada en Fourier de la imagen de una especie de diatomea, con información de fase de referencia del haz de luz incidente; Casasent y Psaltis (1976a, 1976b, 1976c) que describen la técnica de correlación invariante a rotación, escala y corrimiento con ejemplos de un cuadrado. Trabajos recientes en ésta línea de investigación son los de Zavala-Hamz V., Alvarez-Borrego J. y A. Trujillo Ortíz (1996) que demostraron que es más fácil identificar una especie de zooplancton a partir de su patrón de difracción que a partir de su misma imagen y Zavala-Hamz V. y J. Alvarez-Borrego (1997) mediante filtros armónicos circulares pudieron identificar por primera vez a nivel sexo algunas especies de copépodos y el trabajo de Pech-Pacheco J. L y J. Alvarez-Borrego (1998) donde identifican varias especies de fitoplancton mediante correlación invariante a posición, escala y corrimiento utilizando un sistema óptico-digital.

Dentro de nuestro grupo de procesado siempre hemos buscado la solución de problemas de gran impacto donde pueda verse la importancia de la aplicación de los sistemas ópticos por la comunidad que nos rodea. Por esta razón también nos estamos enfocando a la identificación del Vibrio cholerae en el agua de mar mediante sistemas ópticos que además de utilizar información de escala, rotación y posición, tengan información de color. El cólera es una infección intestinal aguda, grave, que se caracteriza por diarrea producida por la enterotoxina del Vibrio cholerae; este padecimiento de aparición súbita puede llevar a los individuos susceptibles a la deshidratación severa, a alteraciones vasculares e incluso a la muerte en menos de 24 horas de no ser tratado adecuadamente (Fernández de Castro 1991, Giono-Cerezo et al. 1991). Esta enfermedad representa para la humanidad uno de los problemas de salud pública más importantes en la actualidad, no solo por sus repercusiones a nivel individual, sino también por el gran número de personas que afecta alrededor del mundo (Fernández de Castro 1991).

El V. cholerae es una bacteria del género Vibrio, de la familia Vibrionaceae, que fue descubierto por Roberto Koch en 1883. Son bacilos curvos gram negativos de 1.4 a 2.6 micras de largo, tienen motilidad por flagelos polares, son anaerobios facultativos y poseen ambos metabolismos respiratorio y fermentativo (Giono-Cerezo et al. 1991, Kay B. et al. 1994, Olarte J. 1991). Son quimiorganotrofos, requieren para su óptimo crecimiento, además de D-glucosa, concentraciones de cloruro de sodio de 5 a 15 mMNa+; sin sal disminuyen su crecimiento de un 50 a 80%, necesitan de un pH alcalino para sobrevivir (pH máximo de 10) y se inhibe su multiplicación con valores de pH por debajo de 6.0 y es oxidasa positivo. Es susceptible a la desecación, la ebullición, el cloro y otros desinfectantes (Kay B. et al. 1991, Olarte J. 1991).

Por su estructura antigénica somática "O" (polisacárido de la superficie celular) se ha dividido en 139 serogrupos, de los que el serogrupo O1 hasta 1992 era el más importante por ser el único aislado en las pandemias que hasta ese momento se habían presentado. Sin embargo, en 1993 en una epidemia en Bangladesh y la India se aisló el serogrupo O139 que se denominó de esta manera porque no se encontraron evidencias, incluso con pruebas inmunológicas, de que el responsable fuera el O1, a pesar de ser productor de toxinas (Giono-Cerezo et al. 1991, Kay B. et al. 1991, Olarte J. 1991).

El resto de serogrupos se han denominado como no O1 o no coléricos, aunque se han visto asociados a padecimientos extraintestinales e incluso diarreas leves (Giono-Cerezo et al. 1991, Kay B. et al. 1991, Olarte J. 1991).

Este microorganismo ha sido responsable de casi ocho pandemias a partir de 1817, en que se registró por primera vez, las siete primeras fueron producidas exclusivamente por el V. cholerae O1 y la octava, que aún se encuentra en discusión, por el grupo O139, que son los únicos de los más de 130 serogrupos, que hasta el momento se han detectado como productores de toxinas enteropatógenas (Cholera working group, 1993, Kaper J. et al. 1993, Sweerdlow D. and Ries A. 1993).

El V. cholerae O1 se divide además en dos biotipos "eltor" y "clásico", esta distinción se ha hecho con base en las características fenotípicas de cada uno. En la quinta y sexta pandemia el biotipo responsable fue el "clásico", y en la séptima el "eltor", de las anteriores no se tiene información sobre cual fue el predominante (Blake P. 1994).

Aunque por mucho tiempo se pensó que el habitat único del V. cholerae era exclusivamente el aparato digestivo del ser humano, en la actualidad se ha visto que esta bacteria es capaz de sobrevivir también en otros ambientes, particularmente en el agua, donde se encuentra en estado no toxigénico (Colwell R. and Huq A. 1994).

Estas observaciones han sido bien documentadas a partir de que se ha logrado identificar la presencia del V. cholerae en estadíos en los que no es posible aislarlo a través de cultivos, por permanecer en aletargamiento o latencia, cuando la cantidad de nutrientes, pH, temperatura y salinidad del ambiente en el que se encuentra no son favorables, como un mecanismo de supervivencia debido a que esta bacteria no es capaz de producir esporas ni enquistarse (Colwell R. and Huq A. 1994, Baker R. et al. 1977, Singleton F. et al. 1982a, 1982b, Tamplin M. and Colwell R. 1986, Xu H. et al. 1982).

Aunque el V. cholerae se adapta al medio anulando su virulencia, esta puede ser recuperada si las características ambientales cambian. Esta reversibilidad explica como el microorganismo sobrevive en los períodos interepidémicos y puede producir brotes en lugares donde aparentemente no se encuentra el bacilo (Colwell R. and Huq A. 1994).

El ciclo de transmisión hombre-ambiente-hombre ha mostrado que el agua y los alimentos contaminados son los principales vectores de la enfermedad; la liga entre la presencia de V. cholerae en la columna del agua en el mar y la presentación de casos de cólera en tierra, son las especies del fitoplancton, zooplancton y algunas variedades de peces, sin embargo, en algunas ocaciones se ha atribuído a la contaminación de productos marinos en el manejo después de su extracción. Esto sin dejar de ser importante, no invalida, de acuerdo a evidencias mostradas, que la presencia del V. cholerae en mariscos y pescados consumidos por humanos se da desde el mar (Colwell R. and Huq A. 1994, Tamplin M. et al. 1990).

Su detección en el ambiente acuático, particularmente el marino, ha tenido muchas dificultades porque se han utilizado para su detección métodos tradicionales, como el del número más probable o medios de cultivo específicos para Vibrio utilizados en muestras de heces fecales de pacientes potencialmente infectados, sin ser confiables para su recuperación en estos ambientes, porque el bacilo se encuentra en un estadío latente por el estrés ambiental.

En los últimos años, se han desarrollado diversas técnicas para la identificación del V. cholerae directamente en medios donde se encuentra viable pero no cultivable. La inmunofluorescencia es un ejemplo de estos, consiste en la utilización de anticuerpos monoclonales para la tinción de la bacteria con isocinato de fluoresceína, que al unirse al antígeno "A" del lipopolisacárido de la parte externa de la membrana de los O1 presentan un color verde fluorescente (Giono-Cerezo et al. 1991, Kay B. 1994, Xu H. 1982, Adams L. et al. 1988, Brayton P. and Colwell R. 1993).

Sin embargo, todavía se tienen problemas para su identificación y más aún para su cuantificación, porque para su búsqueda generalmente se utilizan medios de enrequecimiento para dar oportunidad a la bacteria de recuperarse, que no permiten tener una apreciación de la cantidad real en que se encuentran en el ambiente natural.

Así, una alternativa al respecto pueden ser los sistemas ópticos que se han desarrollado para la identificación de diversos objetos a partir de su patrón de difracción. En este caso en particular aplicaremos lo que se llama en procesado de imágenes: correlación a color. Un trabajo reciente en esta dirección se encuentra en la tesis doctoral de Rosa Reyna Mouriño-Pérez titulada "Correlación a color para la identificación de diferentes estadios de Vibrio cholerae 01".

Correlaciones a color puede también ser utilizada para resolver algunos problemas en la identificación de ciertos virus en poblaciones de camarón en el área de acuacultura.

La acuacultura actualmente se practica en muchos países del mundo. Se considera como una actividad que se está desarrollando como complemento de la captura de organismos marinos y de agua dulce. En la actualidad, ésta actividad contribuye con más del 27.3% de la producción total mundial (FAO, word shrimp farming, 1996).

La selección de especies aptas para el desarrollo de los cultivos acuículas se basa en la presencia de caracterízticas tales como un crecimiento rápido, gran cantidad de biomasa obtenida en corto tiempo y alto valor comercial. El camarón es una de las especies de mayor importancia económica ya que proporciona grandes utilidades a las empresas dedicadas a su cultivo.

En las dos últimas décadas, la industria camaronícola ha tenido un rápido crecimiento a nivel mundial. Actualmente Tailandia es el país que ocupa el primer lugar como productor de camarón cultivado, con una producción de 220,000 toneladas anuales de camarón tigre (Penaeus monodon), seguido por Ecuador que ocupa el segundo lugar a nivel mundial y es líder en América Latina con una producción de 100,000 toneladas por año de camarón blanco (Penaeus vannamei) y el tercer lugar lo ocupa Indonesia con 80,000 toneladas anuales de camarón tigre (Fish Farming International, 1996).

La camaronicultura en México es una actividad que data de los años 70's. La principal especie de camarón que se produce por los diversos métodos de acuacultura es: Penaeus vannamei (camarón blanco), sin embargo, recientemente por problemas de enfermedades virales con esta especie, se está retomando el cultivo de Penaeus stylirostris (camarón azúl).

El desarrollo más importante de la camaronicultura se localiza en el estado de Sinaloa. Actualmente se encuentran operando siete laboratorios de producción de larvas y 154 granjas de camarón, las cuales representan un poco más de 7,458 hectáreas de cultivo, que para el ciclo de verano de 1994 reportó 10,368 toneladas de camarón (Semarnap, 1996).

Esta es una actividad de alto riesgo económico debido a que las principales causas de mortalidades en las granjas y laboratorios son las enfermedades de etiología bacterial, fángica, protozoaria y viral, siendo ésta última la más importante ya que actualmente ha ocasionado cuantiosas pérdidas.

Existe poca información relativa a las enfermedades de organismos acuáticos con importancia en acuicultura. En el caso del camarón se han reportado varias enfermedades virales, bacterianas y parasitarias. De éstas las más importantes por el impacto económico son las enfermedades virales. A la fecha, las más importantes son: por sus siglas en inglés como IHHNV (Infectious Hypodermal and Hematopoeitic Necrosis Virus) y TSV (Taura Syndrome Virus). El virus IHHNV, ocasionó que en los 90's se dejara de cultivar P. stylirostris, en los estados de Sonora y Sinaloa por ser una especie altamente susceptible a la infección y esto permitió que se iniciaran los cultivos con P. vannamei. Actualmente se supone que este virus causa problemas de enanismo con dispersión de tallas, deformaciones y puede ocasionar mortalidades en poblaciones estresadas de camarón blanco (Craig L., et al., 1993).

El virus del síndrome de Taura a mediados de 1995 causó pérdidas económicas en la industria camaronícola en los estados de Sonora, Sinaloa, Guerrero (Lightner, D. V., 1996), Chiapas y Nayarit (Chávez, C., 1996) donde se cultiva camarón blanco, ya que esta especie resultó ser susceptible a este virus.

Se han reportado otras enfermedades virales como: HPV (Hepatopancreatic Parvovirus) y LOVV (Lymphoid Organ Vacuolization Virus) de las cuales no se tienen datos reales de como afectan a las poblaciones de cultivo ya que siempre se encuentran asociadas a otras enfermedades.

Uno de los principales problemas para enfrentar los problemas de enfermedades de camarón no solo en México sino en muchas partes del mundo en donde se cultiva este crustáceo, es la carencia de antecedentes de investigación, de la falta de registros sistemáticos de las enfermedades, de la escazes de personal técnico calificado en las distintas disciplinas de la patología y de laboratorios equipados adecuadamente para realizar estudios de alto nivel y diagnósticos precisos.

En relación al último punto, uno de los principales problemas es que se requiere de varios días para realizar diagnósticos precisos. Después de la toma de muestras hay que realizar análisis bacteriológicos, observaciones en fresco para determinar si hay señales clínicas de la enfermedad y detectar agentes patógenos externos e internos visibles a simple vista, realizar análisis para identificar agentes virales, bacterianos y parásitos. Todo esto implica personal y equipo especializado. En los casos de los análisis histopatológicos, entregar resultados confiables por dos personas, el técnico en histología y el responsable de la diagnósis, requiere de cerca de quince días o más dependiendo del número de muestras. Para entonces lo más probable es que los organismos hayan muerto.

Por otro lado, la presición y rapidez en el diagnóstico y la investigación es muy importante en la actualidad debido a la importancia que se está dando a que los países tengan conocimiento de los aspectos patológicos de los organismos en cultivo, de los agentes patógenos que se presenten en su país, su distribución, abundancia, prevalencia y efectos en la producción. En otros países del mundo, diferentes instituciones gubernamentales y de investigación están realizando acciones similares en sus respectivos países, con el fin de poder contar con la información necesaria para combatir a las enfermedades a través de programas de cuarentena o certificación. Países como Indonesia, Malasia, Tailandia, India, China, Filipinas están realizando acciones conducentes a establecer una red y una base de datos computarizados sobre las enfermedades en la región del Pacífico Asiático, con el apoyo de la FAO.

Adicionalmente, recientes desarrollos a nivel internacional tales como International Aquatic Animal Health Code de la Oficina Internacional de Epizootias (OIE) y el Acuerdo Sanitario y Fitosanitario de la Organización Mundial (WTO), FAO ha tomado a las enfermedades certificables como un punto importante para la exportación importación y muy pronto éstas medidas serán aplicadas a nivel mundial.

La presencia de una enfermedad dada puede en un momento determinado permitir al país importador bloquear un importante embarque y viceversa, la ausencia de una enfermedad puede permitir el libre acceso al mercado. Para ello, los países importadores y exportadores deben demostrar de una manera convincente su historia en relación a las enfermedades, sus programas de monitoreo, las políticas que se llevan de control para evitar la dispersión de las mismas para asegurar que efectivamente están libres de el patógeno en cuestión.

El contar con herramientas de diagnóstico e investigación de enfermedades de organismos acuáticos rápidas y precisas coadyuvarán a una sana acuacultura.

Productos obtenidos y actividades académicas realizadas

Responsable: Josué Alvarez Borrego.

CURSOS

1. Visión Computacional, Dep. Ciencias de computacion, CICESE, Enero-Febrero, 2001. Profr: Vitaly Kober.

2. Procesamiento de Datos Oceanográficos, Fac. de Ciencias Marinas de la UABC, enero-junio de 2001. Profr: Josué Alvarez Borrego.

3. Procesamiento de Datos Oceanográficos, Fac. de Ciencias Marinas de la UABC, agosto-diciembre de 2001. Profr. Josué Alvarez Borrego.

4. Series de tiempo, Posgrado de la Facultad de Ciencias Marinas de la UABC, enero-junio de 2001. Profr: Josué Alvarez Borrego.

5. Probabilidad, Facultad de Ciencias, Carrera de Matemáticas de la UABC, enero-junio de 2001. Profr: Josué Alvarez Borrego.

6. Estadística, Facultad de Ciencias, Carrera de Matemáticas de la UABC, agosto-diciembre de 2001. Profr. Josué Alvarez Borrego.

7. Estadística II, Posgrado de la Maestría Colef-Cicese, trimestre de primavera 2001. Profr: Josué Alvarez Borrego.

8. Procesamiento de Datos Oceanográficos, Fac. de Ciencias Marinas de la UABC, enero-junio de 2002. Profr: Josué Alvarez Borrego.

9. Probabilidad, Fac. de Ciencias de la UABC, enero-junio de 2002. Profr. Josué Alvarez Borrego.

10. Procesamiento de Datos Oceanográficos, Fac. de Ciencias Marinas de la UABC, septiembre-noviembre de 2002. Profr: Josué Alvarez Borrego.

11. Probabilidad, Fac. de Ciencias de la UABC, septiembre-noviembre de 2002. Profr. Josué Alvarez Borrego.

12. Ecuaciones Diferenciales Parciales, Fac. de Ciencias de la UABC, enero-junio de 2002. Profr: Josué Alvarez Borrego.

13. Series de tiempo en ecología. Cicese, Depto. De Ecología Marina, enero-abril de 2002. Profr: Josué Alvarez Borrego.

14. Series de tiempo en ecología. Cicese. Depto. de Ecología Marina, septiembre-noviembre de 2002. Profr. Josué Alvarez-Borrego.

15. Diseño de Filtros Digitales, Dep. Ciencias de computacion, CICESE,Enero-Marzo, 2002, numero de créditos: 4,. Profr: Vitaly Kober.

16. Procesamiento de Datos Oceanográficos, Fac. de Ciencias Marinas de la UABC, enero-junio de 2003. Profr: Josué Alvarez Borrego.

17. Procesamiento de Datos Oceanográficos, Fac. de Ciencias Marinas de la UABC, agosto-diciembre de 2003. Profr: Josué Alvarez Borrego.

18. Estadística, Fac. de Ciencias de la UABC, enero-junio de 2003. Profr. Josué Alvarez Borrego.

19. Probabilidad, Fac. De Ciencias de la UABC, agosto-diciembre de 2003. Profr. Josué Alvarez Borrego.

20. Identificación de organismos planctónicos mediante sistemas ópticos. Septiembre-Diciembre, 2003, Cicese, Depto. de Ecología Marina, Posgrado. Profr. Josué Alvarez-Borrego.

21. Investigación dirigida. Agosto-Diciembre 2003. Facultad de Ciencias Marinas, Posgrado. Profr. Josué Alvarez-Borrego.

RESÚMENES EN CONGRESOS

1. JUNIO 3-6, 2001. NSIP-01, 2001. IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Baltimore Maryland, USA. Image Smoothing and Enhancement . Kenneth E. Barner and Gonzalo R. Arce Editors. “Rank-order filters with spatially connected neighborhoods”. Vitaly Kober y Josué Alvarez Borrego.(CEOPU20012).

2. SEPTIEMBRE 3-7, 2001. Proceedings 4th Iberoamerican Meeting of Optics and 7th Latin American Meeting on Optics, Lasers, and their Applications. “Study of fragmented fossil diatoms using an invariant correlation method”. Vera L. Brudny, Silvia A. Ledesma, Mario C. Marconi, Editors. Proceedings of SPIE Vol. 4419, pp. 18-21. C. Elizabeth Villalobos-Flores, Josué Alvarez-Borrego, J. L. Pech-Pacheco, Gabriel Cristóbal and Ernestina Castro-Longoria. (CEOPU20018).

3. JULIO 31- AGOSTO 3, 2001. SPIE, Applications of Digital Image Processing XXIV, A. Tescher Editor, Vol. 4472, San Diego, CA, USA. “Image enhancement using nonlinear filters with spatially-adaptive neighborhoods”. Vitaly K., M. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego y Hugo Hidalgo. (CEOPK20018).

4. JULIO 31- AGOSTO 3, 2001. SPIE, Algorithms and Systems for Optical Information Processing V., Baharam Javidi and Demetri Psaltis, Editors, Vol. 4471, San Diego, CA, USA. “Identification of a red tide blooming species through an automatic optical-digital systems”, Pech-Pacheco J. L., Josué Alvarez-Borrego y G. Cristóbal-Pérez. (CEOPK20017).

5. JULIO 31- AGOSTO 3, 2001. SPIE, Algorithms and Systems for Optical Information Processing V., Baharam Javidi and Demetri Psaltis, Editors, Vol. 4471, San Diego, CA, USA. “Automatic sputum color image Segmentation for tuberculosis diagnosis”, Forero-Vargas M., Sierra-Ballén E. L., Josué Alvarez-Borrego, G. Cristóbal-Pérez, Luis Alcalá y Manuel Desco. (CEOPK20016).

6. JUNIO 17-21, 2002. XI Congreso de la Asociación Española de Limnología y III Congreso Ibérico de Limnología. “Correlación invariante con filtros compuestos en la identificación de Tricodínidos”, María Amparo Rodríguez Santiago, Emma Fájer Ávila y Josué Alvarez Borrego. Madrid, España. Plática oral. Clave 5055.

7. JUNIO 17-21, 2002. XI Congreso de la Asociación Española de Limnología y III Congreso Ibérico de Limnología. “The power of a multidisciplinary approach: using morphological, molecular and digital methods in the study of harpacticoid cryptic species”, E. Castro Longoria, Josué Alvarez Borrego, A. Rocha Olivares, S. Gómez and V. Kober. Madrid, España. Poster. Clave 2258.

8. JULIO 7-10, 2002. SPIE, Photonic Devices and Algorithms for Computing IV. “Segmentation, autofocusing and signature extraction of tuberculosis sputum images”. Manuel Forero-Vargas, Filip Sroubek, Josué Alvarez-Borrego, Norberto Malpica, Gabriel Cristóbal, Andrés Santos, Luis Alcalá, Manuel Desco y Leon Cohen. Seattle Washington. Oral. Clave 3971.

9. JULIO 7-10, 2002. SPIE, Applications of Digital Image Processing XXV. “Invariant digital color correlation for the identification of worm parasites from bullseye pufferfish”. Emma Josefina Fájer-Ávila y Josué Alvarez-Borrego. Seattle Washington. Poster. Clave 5018.

10. JULIO 7-10, 2002. SPIE, Applications of Digital Image Processing XXV. “Study of 21 fragmented fossil diatoms using a digital invariant correlation”. C. Elizabeth Villalobos-Flores, Josué Alvarez-Borrego, Vitaly Kober, G. Cristóbal y E. Castro-Longoria. Seattle Washington. Poster. Clave 5017.

11. JULIO 7-10, 2002. SPIE, Applications of Digital Image Processing XXV. “Explicit solution of the eigenvalue integral with exponentially oscillating covariance function”. Vitaly Kober y Josué Alvarez-Borrego. Seattle Washington. Oral. Clave 5013.

12. OCTUBRE 14-16, 2002. International Workshop “Optics in Computing- St. Petersburg”. “Morphological image processing with adaptive structuring element”. Vitaly Kober, M. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego, I. A. Ovseevich. Saint Petersburg, Russia. Oral. Clave 2917.

13. OCTUBRE 21-26, 2002. The 6th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New information technologies”. “Rank-Order and morphological image processing with adaptive structural element”. Vitaly Kober, M. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego, I. A. Ovseevich. Velikiy Novgorod, Russian Federation. Clave 2920.

14. MAYO 5-8, 2003. XXIII Congreso de Ciencias del Mar, Punta Arenas Chile. “Optical color correlation for the recognition of Vibrio cholerae 01 in laboratory and environmental samples”. Rosa Reyna Mouriño-Pérez, Josué Alvarez-Borrego, Vitaly Kober and Gabriel Cristóbal-Pérez. Clave 8853.

15. MAYO 5-8, 2003. XXIII Congreso de Ciencias del Mar, Punta Arenas Chile. “Análisis cariológico en abulón rojo del Pacífico, Haliotis rufescens mediante procesamiento digital de imágenes”. Cristian Gallardo-Escárate, Josué Alvarez-Borrego, Vitaly Kober and Miguel Angel del Rio. Clave 7993.

16. MAYO 5-8, 2003. XXIII Congreso de Ciencias del Mar, Punta Arenas Chile. “Identificación de cuatro especies de Tricodínidos utilizando dos métodos: la taxonomía tradicional y reconocimiento por correlación invariante con filtros compuestos”. M. Amparo Rodríguez-Santiago, Josué Alvarez-Borrego, Vitaly Kober and Emma Josefina Fájer-Ávila. Clave 8793.

17. MAYO 5-8, 2003. XXIII Congreso de Ciencias del Mar, Punta Arenas Chile. “Identification of species of copepods using a correlation method invariant to position and rotation”. Castro-Longoria Ernestina, Josué Alvarez-Borrego, Vitaly Kober, M. Amparo Rodríguez-Santiago and Cristian Gallardo-Escárate. Clave 8813.

PUBLICACIONES CON RIGUROSO ARBITRAJE

1. Alvarez Borrego Josué and María Cristína Chávez Sánchez. “Detection of IHHN virus in shrimp tissue by digital color correlation”, Aquaculture, Vol. 194, Issues 1-2, pp. 1-9, 1 March, 2001.(CPOPA20011-2001).

2. Kober V., M. G. Mozerov and Josué Alvarez Borrego. “Nonlinear filters with spatially-connected neighborhoods”. Optical Engineering, Vol. 40, No. 6, pp.1-13, 2001. (CPOPA20012-2001).

3. Castro-Longoria Ernestina. “Comparative observations on the external morphology of subitaneous and diapause eggs of Acartia species from southampton water”. Crustaceana, Vol. 74, No. 3, pp. 225-236, 2001.(CEOPA20013)

4. Castro Longoria Ernestina, Josué Alvarez Borrego and José Luis Pech Pacheco. “Identification of calanoid copepod species using a new invariant correlation algorithm”. Crustaceana, 74(10), pp. 1029-1039, 2001. (CEOPA200112).

5. Kober V., M. G. Mozerov, Josué Alvarez Borrego and I. A. Ovseevich. “Rank image processing using spatially adaptive neighborhoods”. Pattern Recognition and Image Analysis, No. 3, Vol. 11, 2001. (CEOPA20018).

6. Kober V., M. G. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego and I. A. Ovseevich. “Fast algorithms of rank-order filters with spatially adaptive neighborhoods”. Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 11, No. 4, pp.690-698, December, 2001. (CEOPA200111).

7. Mozerov, V. Kober, I.A. Ovseyevich, "Real-time processing of night vision”. Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 11, No. 2, pp. 347-349, 2001. (CEOPA20019).

8. M. Mozerov, V. Kober, Tae S. Choi, "Improved Motion Stereo Matching Based on a Modified Dynamic Programming", Optical Engineering, Vol.40, No. 10 , Oct. 2001. (CPOPA20014).

9. Pech Pacheco J. L., Gabriel Cristóbal, Josué Alvarez Borrego and Leon Cohen. “Automatic system for phytoplanktonic algae identification”, Limnetica, Vol. 20, No.1, pp: 143-158, (CEOPA200120), 2001.

10. Vitaly Kober, Mikhael Mozerov, Josué Alvarez-Borrego and Iosif A. Ovseevich. “Multichannel pattern recognition based on circular component centering”. Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 12, No. 2, pp. 134-144, 2002. (CEOPA20027).

11. Alvarez-Borrego Josué, Rosa Reyna Mouriño-Pérez, Gabriel Cristóbal-Pérez and J. L. Pech-Pacheco. “Invariant recognition of polychromatic images of Vibrio cholerae 01”, Optical Engineering, Vol. 41, No.4, pp: 827-833, 2002. (CEOPA20024).

12. Kober V., M. G. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego and I. A. Ovseevich. “Unsharp masking using rank-order filters with spatially adaptive neighborhoods”, Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 12, No. 1, pp. 46-56, 2002. (CEOPA20021).

13. Vitaly Kober, M. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego, I.A. Ovseyevich. (2003). "Rank-Order and morphological image processing with adaptive structuring element", Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 13, No. 1, pp. 64-66. Clave: 7713.

14. Vitaly Kober and Josué Alvarez-Borrego. (2003). “Karhunen-Loeve expansion of stationary random signals with exponentially oscillating covariance function”, Optical Engineering, Vol. 42, No. 4, pp 1018-1023. Clave: 7468.

15. Ernestina Castro-Longoria, Josué Alvarez-Borrego, Axayácatl Rocha-Olivarez, Samuel Gómez and Vitaly Kober. (2003). “The power of a multidisciplinary approach: using morphological, molecular and digital methods in the study of harpacticoid cryptic species”. Marine Ecology, Vol. 249, pp 297-303. Clave 6613.

16. Alvarez-Borrego Josué and Ernestina Castro Longoria. (2003). “Discrimination between Acartia (Copepoda: Calanoida) species using their diffraction pattern in a position, rotation invariant digital correlation”. Journal of Plankton Research, Vol. 25, No. 2, pp 229-233. Clave 6573.

17. Pech-Pacheco, J. L., Josué Alvarez-Borrego, Gabriel Cristóbal and Matthias Keil, (2003). “Automatic object identification irrespective to geometric changes”, Optical Engineering, Vol. 42, No. 2, pp 551-559, (PROYECTO INTERNO: 5834). Clave 5834.

18. Vitaly Kober, M. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego, I. A. Ovseyevich, (2003). "Nonlinear image processing with an adaptive structural element". Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 13, No. 3, pp. 476-482. Clave 11539.

19. Vitaly Kober, Josué Alvarez-Borrego, T.S. Choi, (2003). "Solution of eigenvalue integral equation with exponentially oscillating covariance function", IEICE Trans. Fundamental, Vol. E86-A, No. 10. October. Clave 13079.

20. Vitaly Kober, Mikhail Mozerov and Josué Alvarez-Borrego (2003). “Spatially adaptive algorithm for impulse noise removal from color images”. Lectures on Computer Science, In press.

PUBLICACIONES CON ARBITRAJE NO RIGUROSO

1. Forero-Vargas M., Sierra-Ballén E. L., Josué Alvarez-Borrego, G. Cristóbal-Pérez, J.L. Pech-Pacheco, Luis Alcalá y Manuel Desco. “Automatic sputum color image segmentation for tuberculosis diagnosis”, SPIE, Algorithms and Systems for Optical Information Processing V., Baharam Javidi and Demetri Psaltis, Editors, Vol. 4471, pp. 251-261, 2001. (CEOPK20016)

2. Pech-Pacheco J. L., Josué Alvarez-Borrego y G. Cristóbal-Pérez. “Identification of a red tide blooming species through an automatic optical-digital systems”, SPIE, Algorithms and Systems for Optical Information Processing V., Baharam Javidi and Demetri Psaltis, Editors, Vol. 4471, pp. 243-250, 2001. (CEOPK20017).

3. V. Kober, M. Mozerov, Josué Alvarez-Borrego, H. Hidalgo Silva. “Image enhancement using nonlinear filters with spatially-adaptive neighborhoods”. Applications of Digital Image Processing XXIV, A. Tescher, Editor, Vol. 4472, pp. 508-517, (CEOPK20018), 2001.

4. Villalobos-Flores, C. E., Josué Alvarez-Borrego, J. L. Pech-Pacheco, G. Cristóbal and E. Castro-Longoria. Study of fragmented fossil diatoms using an invariant correlation method. Proceedings 4th Iberoamerican Meeting of Optics and 7th Latin American Meeting on Optics, Lasers, and their Applications. Vera L. Brudny, Silvia A. Ledesma, Mario C. Marconi, Editors. Proceedings of SPIE Vol. 4419, pp. 18-21. (CEOPU20018). 2001.

5. Kober V. y Josué Alvarez-Borrego. “Rank-order filters with spatially-connected neigborhoods” IEEE-EUROSIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Image Smoothing and Enhancement, Kenneth E. Barner and Gonzalo R. Arce, Editors, NSIP-01, June 3-6, p. 29, 2001. (CEOPU20012).

6. Kober Vitali, Mikhael Mozerov, Josué Alvarez Borrego, Iosif A. Ovseyevich . (2002). "Morphological image processing with adaptive structuring element." En International Workshop "Optics in Computing-St.Petersburg". Del 14 al 16 de octubre. San Petersburgo. pp 7-8. International Association for Pattern Recognition. (Publicado) (Internacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (2917) (PA)

7. Kober Vitali, Mikhael Mozerov, Josué Alvarez Borrego, Iosif A. Ovseyevich . (2002) "Rank-order and morphological image processing with adaptive structural element." En The 6th International Conference "Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies". Del 21 al 26 de octubre. San Petersburgo. pp 161-164. International Association for Pattern Recognition. (Publicado) (Internacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (2920) (PA)

8. Forero Vargas Manuel, Filip Sroubek, Josué Alvarez Borrego, Norberto Malpica , Gabriel Cristóbal Pérez, Andrés Santos , Luis Alcalá , Manuel Desco , Leon Cohen . (2002). "Segmentation, autofocusing and signature extraction of tuberculosis sputum images". En The International Symposium on Optical Science and Technology Del 07 al 10 de julio. Seattle, Washington. 4788 171-182. SPIE-The International Society for Optical Engineering. (Publicado) (Internacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (3971) (PA)

9. Fájer Ávila Emma Josefina, Josué Alvarez Borrego. (2002). "Invariant digital color correlation for the identification of worm parasites from bullseye pufferfish". En The International Symposium on Optical Science and Technology Del 07 al 10 de julio. Seattle, Washington. 4790 511-517. SPIE-The International Society for Optical Engineering. (Publicado) (Internacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (5018)

10. Kober Vitali, Josué Alvarez Borrego. (2002). "Explicit solution of the eigenvalue integral with exponentially oscillating covariance function". En The International Symposium on Optical Science and Technology Del 07 al 10 de julio. Seattle, Washington. 4790 63-70. SPIE-The International Society for Optical Engineering. (Publicado) (Internacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (5013)

11. Villalobos Flores C. Elizabeth, Josué Alvarez Borrego, Vitali Kober , Gabriel Cristóbal Pérez, Ernestina Castro Longoria. (2002). "Study of 21 fragmented fossil diatoms using a digital invariant correlation". En The International Symposium on Optical Science and Technology Del 07 al 10 de julio. Seattle, Washington. 4790 528-533. SPIE-The International Society for Optical Engineering. (Publicado) (Internacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (5017)

12. Bueno, Mario A., Álvarez-Borrego, Josué., Leonardo Acho y Vitaly Kober, (2003). "Filtrado de imágenes y detección de orillas utilizando un filtro promediador móvil multipunto unidimensional". XLVI Congreso Nacional de Física, Mérida, Yucatán, México, Octubre 27-31 . Clave 12079.

13. Gallardo Escárate, Cristian., Josué Álvarez-Borrego, Miguel Ángel del Río Portilla & Vitaly Kober, (2003). "Identificación de cromosomas homólogos mediante correlación de patrones de difracción ". XLVI Congreso Nacional de Física, Mérida, Yucatán, México, Octubre 27-31 . Clave 12080.

14. Gabriel Cristóbal, M. Forero, M. Desco, L. Alcalá y Josué Alvarez-Borrego, (2003). "Automatic identification techniques of tuberculosis bacteria". The International Symposium on Optical Science and Technology, SPIE's 48th Annual Meeting, San Diego Convention Center, San Diego, CA, USA. Applications of Digital Image Processing XXVI. (Publicado, Internacional), Agosto 3-8. Clave 11479.

Reporte técnico.

1. Rodríguez Santiago María Amparo, Josue Alvarez Borrego, Emma Josefina Fájer Ávila. (2003) "Técnicas de identificación y reconocimiento de protozoos ciliados, (tricodínidos), en peces de agua dulce.". La utilización de algoritmos matemáticos de reconocimiento de objetos (correlación digital invariante) basado en los patrones de difracción de especies parásitas. 139 A (Publicado) (Nacional) (PROYECTO INTERNO: 6576) (4994).

TESIS DIRIGIDAS Y PRESENTADAS

1. Tesis de Maestría de María Amparo Rodríguez Santiago. Título: “Especies de tricodínidos de peces y su reconocimiento automático mediante correlación invariante con filtros compuestos”. Ciad-Unidad Mazatlán, septiembre 23 del 2002. Director de tesis: Emma Fajer Ávila y Josué Alvarez Borrego.

2. Tesis de Maestría de Daniel Jesús Valencia Sánchez. Título: “Procesador de rango en paralelo para imágenes: principios, implementación y aplicación". Ciencias de la Computación, julio de 2002. Director de tesis: Vitaly Kober.

3. Tesis de Maestría de Rosario Marges Pacheco, Título: “Procesamiento de imágenes policromáticas como método de diagnóstico del virus del síndrome de la mancha blanca (WSSV) en camarón blanco ( L. Vannamei)”. Ciad-Unidad Mazatlán, Febrero de 2004. Mazatlán Sinaloa. Director de tesis: María Cristína Chávez-Sánchez y Josué Alvarez Borrego.

4. Tesis de Licenciatura del Oceanólogo Hilda Leticia Ramírez Zaragoza. Título: Análisis estadístico de superficies rugosas aleatorias considerando la binarización de una función de brillo Gaussiana. Facultad de Ciencias Marinas de la UABC, 18 de agosto de 2003. Director de tesis: Josué Alvarez Borrego.