|
Abstract:
|
Segundo a Organização Mundial da Saúde, uma das doenças com maior incidência em mulheres no mundo é o câncer de mama, levando muitas delas a óbito. Porém, as chances de sobrevivência podem ser aumentadas com o diagnóstico precoce, obtido através da análise de imagens do tecido canceroso por um profissional da área de patologia. Embora existam sistemas computacionais que atuem no auxílio ao diagnóstico, muitas vezes o esforço manual é preferível por muitos profissionais para detecção e contagem celular na amostra a fim de se obter métricas quantificáveis da expressão da doença no tecido, devido ao custo financeiro daqueles sistemas. Nesse contexto, o trabalho em questão apresenta a modelagem de um sistema computacional, cujo objetivo é a detecção e contagem automatizada de células em amostras de câncer mamário, pigmentados por imuno-histoquímica, utilizando técnicas de visão computacional e reconhecimento de padrões. Este sistema deverá ser armazenado em nuvem, para melhor desempenho computacional, e poderá ser acessado por profissionais de patologia através de conexão por Smartfones. Nos estudos preliminares que conduzimos, adotamos um método iterativo para avaliar a segmentação de núcleos celulares sobrepostos, afim de melhorar a identificação dos núcleos das células, pois este é um problema crítico na avaliação visual das imagens feitas por profissionais da área. Os resultados preliminares demonstraram 94.66\% de precisão do algoritmo na detecção nuclear. |
