Soy estudiante de Neurociencias y en todos mis libros de texto y apuntes está escrito que en Estereología se utiliza el muestreo aleatorio sistemático (SRS) para obtener secciones.
¿Por qué es ese y no otro tipo de muestreo? Por ejemplo, ¿por qué no usamos un muestreo completamente aleatorio? ¿Cuáles son las ventajas de SRS sobre cualquier otro tipo de muestreo cuando se aplica a la estereología?
El muestreo sistemático se refiere a un método en el que todas las muestras tienen la misma probabilidad de ser elegidas, pero el espacio entre las muestras es constante . Es decir, aunque es igualmente probable que se elija cada sección individual, no lo es la combinación de muestras. El artículo de Wikipedia sobre el muestreo sistemático proporciona una buena descripción general.
La estereología se refiere al análisis de una estructura tridimensional usando cortes bidimensionales. Tal enfoque es común con las técnicas histológicas. Un bloque de tejido se corta en secciones delgadas que permiten el examen del tejido con microscopía óptica, generalmente con la ayuda de tinciones.
Si realizó un muestreo puramente aleatorio, por casualidad, es probable que obtenga "brechas" en su análisis por casualidad aleatoria. Por ejemplo, imagina que divides un bloque de 3 mm en secciones de 40 um. Este proceso le da 75 secciones. Lleva demasiado tiempo analizar las 75 secciones, por lo que desea elegir solo 15 de ellas.
Intentemos generar 15 números aleatorios del 1 al 75 y observemos la brecha máxima. Hago esto tomando los primeros 15 números de una permutación aleatoria de 1 a 75. En MATLAB, se puede hacer: x=randperm(75,15), max(diff(x));
Aquí hay algunos resultados:
23 26 33 34 35 37 44 54 55 58 60 69 72 73 74
Diferencia máxima: 10
12 14 15 16 17 20 22 27 28 34 44 47 58 59 73
Diferencia máxima: 14
8 14 15 18 19 20 29 32 40 41 47 67 70 71 72
Diferencia máxima: 20
3 7 16 19 30 32 33 34 38 39 50 57 61 65 75
Diferencia máxima: 11
3 7 17 18 21 26 29 37 42 46 49 52 60 61 69
Diferencia máxima: 10
Si tuviéramos que usar el muestreo sistemático, la diferencia entre las secciones muestreadas se fijaría en 5: omite 4 secciones para obtener 15 secciones espaciadas uniformemente de un total de 75. Pero con el muestreo puramente aleatorio, las brechas más grandes son más grandes, ¡a veces mucho más grandes! ¡20 secciones omitidas significan que hay una brecha de 800um sin datos! Peor aún, más tarde me di cuenta de que en el primer sorteo, ¡el número más bajo era 23! ¡Así que las primeras 22 secciones se omiten por completo del análisis! Puede haber cambios morfológicos importantes y núcleos cerebrales completos perdidos dentro de un espacio de ese tamaño, mientras que los espacios de 100um no son un problema.
No imprimí los espacios mínimos, pero puedes ver mis ejemplos para ver el otro lado de este problema: en el primer grupo, los números 33, 34, 35 y 72, 73, 74 están en la secuencia correcta. Es probable que haya poca o ninguna diferencia morfológica en esos intervalos cortos y, sin embargo, con el muestreo aleatorio se puede perder el tiempo analizando esos cortes adyacentes. Debido a que estos sorteos son completamente aleatorios, puede notar extensiones adyacentes similares en todos estos sorteos aleatorios, aunque no hice ningún esfuerzo por seleccionar ejemplos particulares: estos son solo los primeros 5 resultados que obtuve de MATLAB.
Referencias
Gundersen, HJG y Jensen, EB (1987). La eficiencia del muestreo sistemático en estereología y su predicción. Revista de microscopía, 147(3), 229-263.
Gundersen, HJG, Jensen, EBV, Kieu, K. y Nielsen, J. (1999). La eficiencia del muestreo sistemático en estereología: reconsiderada. Revista de microscopía, 193(3), 199-211.
bryan krause