Aplicação do processamento de imagens por computador na quantificação das variáveis histopatológicas da reparação tecidual de anastomoses colocólicas em cães

• Autor(a) principal: Novelli, Moacyr Domingos
• Data de Publicação: 1997
• Outros Autores: Barreto, E., Matos, Delcio [UNIFESP], Saad, Sarhan Sydney [UNIFESP], Borra, R.c.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: http://repositorio.unifesp.br/handle/11600/557; http://dx.doi.org/10.1590/S0104-42301997000400002
• topic: Processamento de imagens por computador; Computação gráfica; Anastomose intestinal; Computer-assisted image processing; Computer graphics; Intestinal anastomosis

OBJETIVO. Os autores apresentam a metodologia de quantificação, através do processamento de imagens, de estruturas teciduais microscópicas envolvidas no processo de reparação de anastomoses colocólicas, feitas por meio de sutura manual e por anel biofragmentável. As variáveis quantificadas neste trabalho foram líquido de edema, tecido fibromuscular, vasos e núcleos celulares. MATERIAL E MÉTODOS. Para esta análise, foi utilizado programa de processamento de imagens desenvolvido no Laboratório de Informática Dedicado à Odontologia (LIDO) da Universidade de São Paulo, com a finalidade de quantificar as alterações patognomônicas do processo inflamatório em anastomoses colocólicas em 14 cães. Os resultados foram comparados, como contraprova, aos obtidos através de leituras convencionais feitas por dois patologistas. A gradação de alterações ausentes, leves, moderadas e intensas foi utilizada nesta leitura para que se semiquantificassem as mesmas variáveis lidas pelo computador. RESULTADOS. Houve diferença significativa entre as duas técnicas, com a de anel biofragmentável apresentando menor quantidade de edema, fibras organizadas e prevalência de núcleos celulares alongados em relação aos esféricos, sinal evidente de organização tecidual. CONCLUSÃO. Os resultados permitiram concluir que a histometria por processamento de imagem computacional mostrou-se eficiente na quantificação das principais estruturas teciduais envolvidas no processo inflamatório e reparativo.