Recolha e catalogação de amostras biológicas para sistema de classificação hematológico

• Autor(a) principal: Bastos, José Carlos Azevedo
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/31300
• topic: Hematologia; Eritrócitos; Base de dados de eritrócitos; Classificador automático; Visão artificial; Classificação morfológica

No âmbito da medicina, o diagnóstico de doenças como anemias ou hemoglobinopatias, passa pela análise de lâminas microscópicas. Este processo já se encontra automatizado, no entanto, apesar de os resultados referentes às células da linha branca serem muito fiáveis, os resultados dos eritrócitos continuam a representar um desafio e a depender da intervenção de um especialista. Esta necessidade de validação conduz a que na, maioria dos laboratórios nacionais, a análise seja efetuada manualmente por inspeção visual das lâminas no microscópio ótico convencional. É portanto um processo moroso e inerentemente subjetivo. Neste enquadramento, com o presente projeto pretendeu-se aperfeiçoar a classificação dos eritrócitos. Numa primeira fase, foi desenvolvido um software de recolha e anotação de imagens microscópicas. Ao ser desenvolvido em estreita colaboração com patologistas do Centro Hospitalar do Baixo Vouga - E.P.E. (CHBV), o software adaptou-se à rotina normal do laboratório. Por conseguinte, proporciona uma apropriada visualização da imagem recolhida, permite a ampliação dos pormenores e a sua comparação com imagens de referência, diminuindo-se a probabilidade de erro na classificação Esta tarefa pode ainda ser complementada através de mecanismos facilitadores das anotações, como o caso da incorporação de dependências entre classes e descritas na bibliografia. Durante a fase de catalogação, o utilizador dispõe de um mecanismo de edição, com liberdade para alterar o resultado das anotações. Conseguida a criação da base de dados de imagens, com 200 imagens, onde constam 3044 eritrócitos com as suas características anotadas de acordo com a referência Dacie and Lewis, avançou-se para a segunda fase, com o desenvolvimento de um algoritmo de visão assistida por computador para a classificação automática de eritrócitos. Este algoritmo permite classificar as células em 3 categorias de alto nível, cor (4), tamanho (3) e forma (12), que se traduzem num total de 19 classes. Em termos de desempenho, os melhores resultados de precisão e recall das 3 categorias, são de: 85,4% e 83,3% para a cor, 93,8% e 92,1% para a forma e 88,8% e 79,5% para o tamanho.