Algoritmos de Segmentação para Aplicações Biomédicas

• Autor(a) principal: Pinheiro, Catarina Isabel Cartaxo
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/29981
• topic: Segmentação; Escherichia coli; Microscopia de Contraste de Fase; Processa-mento de Imagem; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias

Atualmente, um dos maiores desafios associados à área da biologia relaciona-se com a natureza e o comportamento dos mecanismos que regulam o ciclo celular. O Laboratory of Biosystem Dynamics, estabelecido na Finlândia, conta com a colabora-ção de um grupo de investigação interdisciplinar para realizar múltiplas medições single cell, in vivo que servem de suporte a diversos estudos. Um dos principais objetivos destas investigações consiste em testar e propor novas ferramentas computacionais e modelos estocásticos capazes de descrever e possibilitar uma análise mais aprofundada de alguns dos mecanismos que regulam o ciclo celular. Devido à sua simplicidade, fácil proliferação e manipulação, a Escherichia coli torna-se o objeto ideal para estudar este tipo de fenómenos. Através da microscopia de contraste de fase, uma técnica amplamente empregue na área da biologia e medicina, é possível observar, com um elevado detalhe, organismos transparentes no seu estado natural. Em muitos laboratórios de microbiologia, as imagens continuam a ser frequentemente examinadas apenas por inspeção visual, o que pode tornar este processo extremamente subjetivo, demorado e conduzir a conclusões erróneas. Assim sendo, o processamento computacional e a análise de imagens são determinantes para obter informação estatisticamente relevante e fide-digna. Em muitas aplicações de análise de imagem, a segmentação é a primeira, mais importante e mais desafiadora etapa do processamento. Uma solução universal para a segmentação de célu-las, aplicável a diferentes tipos de células e imagens, ainda não foi descrita. Por conseguinte, novos algoritmos e abordagens de segmentação tem sido constantemente propostos e desenvol-vidos. No âmbito desta tese, um algoritmo otimizado de segmentação foi desenvolvido, apre-sentado, testado e aplicado a um conjunto de imagens de contraste de fase da Escherichia coli. A solução proposta, na maioria dos casos, provou ser mais precisa e menos demorada do que a abordagem atualmente implementada pelo Laboratory of Biosystem Dynamics.