Processamento e classificação de imagens biológicas: aplicação à histologia

• Autor(a) principal: Nunes, Bruno Miguel Bárbara
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10174/20714
• topic: Processamento de imagem; Segmentação; Extracção de características; Classificação; Aprendizagem automática; Histologia; Gomérulos renais; Xenobióticos; Image processing; Segmentation; Feature extraction; Classification; Machine learning; Histology; Renal glomerulus; Xenobiotics

A Histologia, o estudo de tecidos, é uma das áreas fundamentais da Biologia que permitiu enormes avanços científicos. Sendo uma tarefa exigente, meticulosa e demorada, será importante aproveitar a existência de ferramentas e algoritmos computacionais no seu auxílio, tornando o processo mais rápido e possibilitando a descoberta de informação que poderá não estar visível à partida. Esta dissertação tem como principal objectivo averiguar se um animal foi ou não sujeito à ingestão de um xenobiótico. Com esse objectivo em vista, utilizaram-se técnicas de processamento e segmentação de imagem aplicadas a imagens de tecido renal de ratos saudáveis e ratos que ingeriram o xenobiótico. Destas imagens extraíram-se inúmeras características do corpúsculo renal que após serem analisadas através de vários algoritmos de classificação mostraram ser possível saber se o animal ingeriu ou não o xenobiótico, com um reduzido grau de incerteza. ABSTRACT: Histology, the study of tissues, is one of the key areas of Biology that has allowed huge advances in Science. Being a demanding, meticulous and time consuming task, it is important to use the existence of computational tools and algorithms in its aid, making the process faster and enabling the discovery of information that may not be initially visible. The main goal of this thesis is to ascertain if an animal was subjected or not to the ingestion of a xenobiotic. With this in mind, were used image processing and segmentation techniques applied on images of kidney tissue from healthy rats and rats that ingested the xenobiotic. From these images were extracted several features of renal glomeruli that after being analyzed by various classification algorithms had shown to be possible to know, with an acceptable degree of certainty, if the animal ingested or not the xenobiotic.