Mi experiencia con el análisis de imágenes biológicas

Os voy a hablar de otra aplicación interesante de la informática y con muchas salidas en la biología: el análisis de imágenes.
El análisis de imágenes se utiliza para obtener información "oculta" en éstas. De una imagen tomada por microscopio, por ejemplo, se pueden obtener muchos datos de interés, como reconocer objetos, calcular tamaños, formas, cambios de intensidad en los colores...
Os voy a explicar mi experiencia más directa con este mundo, que fue mi proyecto fin de carrera: un software especializado en el cálculo y estudio de fecundidad en peces y crustáceos.
La fecundidad de un individuo en este ámbito es igual al número de huevos puestos por la hembra, y ese número se consigue separando los huevos del animal, y contándolos uno a uno bajo el microscopio.

Dicho así, este trabajo puede no parecer mucho, pero normalmente la fecundidad de peces o crustáceos está en torno a los 500 huevos por individuo (01-04-2011: Ver corrección al final del post), y para poder realizar un estudio consistente, éste debe incluír un número considerable de individuos. Esto supone gasto de tiempo, gran número de errores en el conteo (es muy fácil despistarse), sin hablar del cansancio que puede ocasionarle al investigador.
Este es un claro ejemplo de una tarea que puede realizar un programa informático gracias al análisis de imágenes, realizando automáticamente, o de forma semi-automática, el conteo de los huevos, cálculo de tamaño, etc. reduciendo así tiempo que el investigador dedica a esta fase, y que puede emplear para analizar los datos obtenidos, que es lo realmente importante.
Como este caso, existen aún muchos, que se mantienen por la falta de comunicación entre informáticos y biólogos. Muchas son las tareas que podrían ser automatizadas pero por desconocimiento de los investigadores sobre qué se puede hacer o no, y de los informáticos al no saber en qué podemos ayudar, aún siguen robando tiempo, lo que hace que se avance más lento.
Así que, moraleja: ¡debemos compartir información! Porque, en la informática, todavía queda mucho por inventar. O mejor dicho, en la vida, todavía queda mucho por automatizar ;-)
Fuentes:
Imagen de microscopio: http://bit.ly/fxM4Bo
Imagen de BCX Fecundity: http://bit.ly/fOqNOa
Corrección del 1 de Abril de 2011:
Con respecto al número de huevos, apunté la fecundidad media de la especie con la que trabajé (un camarón del género Palaemon) para realizar el Proyecto de fin de carrera. Ese número varía dependiendo de la especie en estudio, y puede llegar incluso a millones de huevos. En ese caso, la fecundidad se calcula dividiéndolos en submuestras.