Algoritmos computacionais para normalização de corantes de hematoxilina e eosina em imagens histológicas digitais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tosta, Thaína Aparecida Azevedo
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122425
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Marcelo Zanchetta do Nascimento
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Entretanto, essas imagens podem sofrer variações de cores que podem prejudicar o desempenho de métodos computacionais de processamento de imagens histológicas. Para corrigir essas variações, técnicas de normalização são utilizadas para ajustar as cores das imagens. Ainda que trabalhos de normalização sejam recorrentes na literatura, limitações desses métodos tornam ainda necessário o desenvolvimento de uma nova proposta eficiente e eficaz baseada em propriedades biológicas dos corantes e dos tecidos. Neste trabalho, são propostos novos algoritmos para a normalização de imagens histológicas coradas com hematoxilina e eosina, corantes comumente utilizados em práticas clínicas. Para isso, conceitos biológicos e dos corantes foram utilizados para estimativas de matrizes de aparência de cores dos corantes e mapas de densidade dos corantes. As matrizes estimadas definem as cores dos corantes no espaço RGB, e os mapas estimam a quantidade de cada corante representada pelos pixels das imagens. Após realizar essas estimativas para as imagens original e de referência, a matriz de referência é combinada ao mapa original para que as cores da imagem de referência sejam transferidas para a imagem original, enquanto a representação de suas estruturas são preservadas. Esta proposta foi avaliada em imagens histológicas de diferentes tipos de câncer, com evidentes variações de cores, demonstrando resultados relevantes pelos critérios de avaliação utilizados. Métricas quantitativas indicaram a alta eficácia do método proposto em comparação a técnicas já publicadas na literatura. Entre essas avaliações, destaca-se o alta eficácia desta proposta para representação da eosina, sua vantajosa aplicação para os resultados da segmentação e da classificação de imagens histológicas, e sua alta eficiência computacional.Diagnoses of different types of cancer can be confirmed by microscopic analyses of tissue samples collected from the patient's body. With the digitization of these samples, it is possible to obtain the so-called histological images, which allow the development of computer systems that aid pathologists in the definition of diagnoses. However, these images are subject to color variations which can reduce the performance of computational methods of histological image processing. For correcting these variations, normalization techniques are used to adjust the colors of these images. Although works of normalization are recurrent in the literature, limitations of these methods make it still necessary the development of a new efficient and effective proposal based on biological properties of stain and tissues. In this work, new algorithms are proposed for normalization of histological images stained with hematoxylin and eosin, dyes commonly used in clinical practices. To do so, concepts related to biology and to the stain are used for the estimates of the stain color appearance matrices and stain density maps. The estimated matrices define the color of the dyes in the RGB color space, and the maps estimate the amount of each dye represented by the image pixels. After performing these estimates for the original and reference images, the reference matrix is combined with the original map so the reference image colors are transferred to the original image, while the representation of its structures is preserved. This proposal was evaluated with histological images of different types of cancer, with clear color variations, demonstrating relevant results by the used evaluation criteria. Quantitative metrics indicated the high efficiency of the proposed method in comparison with techniques already published in the literature. Among these evaluations, it is worth highlighting the high efficiency of this proposal for the representation of the eosin, its advantageous application for the results of segmentation and classification of histological images, and its high computational efficiency.Nascimento, Marcelo Zanchetta doScott, Ana Lígia BarbourMartins Junior, David CorrêaSato, João RicardoOliveira, Marcelo CostaPedrini, HélioTosta, Thaína Aparecida Azevedo2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf157 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122425http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122425&midiaext=79828http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122425&midiaext=79827Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=122425porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-06-13T12:33:23Zoai:BDTD:122425Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-06-13T12:33:23Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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