Digital imaging processing tools for neuronal images

• Autor(a) principal: Gonçalves, Bruno Filipe Pimparel
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/10584
• topic: Biomedicina; Redes neuronais (Neurobiologia); Processamento digital de imagem; Microscopia de fluorescência; Análise de imagem

Os neurónios são celulas especializadas do Sistema Nervoso, cujas funções se baseiam na correta formação de três compartimentos subcelulares primários – corpo celular, axónio e dendrites – e na rede neuronal que formam para passar a informação entre si. A análise quantitativa das características destas estruturas pode ser usada para estudar a relação entre a morfologia e função neuronal, e monitorizar alterações que ocorram em células individuais ou ao nível da rede, que se possam correlacionar com doenças neurológicas. Nesta tese foi efetuada uma pesquisa de ferramentas digitais disponíveis dedicadas ao processamento e análise de imagens neuronais, com enfoque na sua aplicabilidade para analisar as nossas bioimagens neuronais de fluorescência adquiridas no dia-a-dia. Nos programas selecionados (NeuronJ, NeurphologyJ e NeuriteQuant) foi primeiro avaliada a necessidade de preprocessamento, e os programas foram subsequentemente utilizados em conjuntos de imagens de culturas primárias de córtex de rato para comparar a sua eficácia no processamento destas bioimagens. Os dados obtidos com os vários programas foram comparados com a análise manual usando o ImageJ como ferramenta de análise. Os resultados demonstraram que o programa que aparenta funcionar melhor com as nossas imagens de fluorescência é o NeuriteQuant, porque é automático e dá resultados globalmente semelhantes aos da análise manual, especialmente na avaliação do Comprimento das Neurites por célula. Uma das desvantagens é que a quantificação da ramificação das neurites não dá resultados satisfatórios e deve continuar a ser realizada manualmente. Também realizamos uma pesquisa de ferramentas de processamento de imagem dedicada a imagens de contraste de fase, mas poucos programas foram encontrados. Estas imagens são mais fáceis de obter e mais acessíveis economicamente, contudo são mais difíceis de analisar devido às suas características intrínsecas. Para contornar esta lacuna, estabeleceu-se e otimizou-se uma sequência de processamento e análise para melhor extrair informação neuronal relevante de imagens de contraste de fase utilizando o programa ImageJ. A sequência desenvolvida, na forma de uma macro do ImageJ designada NeuroNet, foi aplicada a imagens de contraste de fase de culturas neuronais em diferentes dias de diferenciação, na presença ou ausência de um inibidor farmacológico, com o objetivo de responder a uma questão científica. A macro NeuroNet desenvolvida provou ser útil para analisar estas bioimagens, existindo contudo espaço para ser aperfeiçoada.