Processamento automático de imagens histológicas para auxílio ao diagnóstico do remodelamento cardíaco

• Autor(a) principal: Sousa, Rogério Adriano de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-13072021-213138/
• topic: Cardiac tissue morphometry; Computer aided diagnosis; Diagnóstico auxiliado por computador; Medical image processing; Morfometria do tecido cardíaco; Processamento de imagens médicas

Apesar do crescente nível de desenvolvimento das pesquisas na área médica sobre temas que envolvem envelhecimento e qualidade de vida, os problemas cardíacos, tais como o infarto do miocárdio, mostram-se ainda preponderantes e recorrentes, independentemente do grau de desenvolvimento econômico e social das diferentes populações e culturas. A ausência do aporte de oxigênio e nutrientes provoca morte das células cardíacas, que são substituídas por tecido fibrótico não funcional, levando a um acúmulo de proteínas na matriz extracelular, normalmente reposto por colágeno. Além do infarto do miocárdio, outras condições fisiopatológicas, incluindo hipertensão, diabetes e obesidade, estão associadas às alterações conhecidas como remodelamento fibrótico cardíaco. Na avaliação do remodelamento cardíaco a partir da análise microscópica de fragmentos de tecido, os especialistas observam, dentre outras, duas alterações relevantes: o acúmulo de colágeno intersticial nas fibras miocárdicas e as alterações do diâmetro das células (cardiomiócitos). Este projeto tem por objetivo principal modelar, implementar e avaliar dois métodos. O primeiro consiste em processar automaticamente imagens microscópicas do tecido cardíaco para extrair as medidas do diâmetro dos cardiomiócitos. O segundo analisa automaticamente imagens microscópicas, visando quantificar a presença de colágeno intersticial nas fibras miocárdicas. O método proposto utilizou diversas técnicas de processamento de imagens baseadas em morfologia matemática, assim como técnicas de extração de características. Para avaliação dos métodos, foi utilizado um conjunto de imagens que possibilitou a comparação entre os resultados obtidos pelos algoritmos e o procedimento manual realizado por um especialista. Como resultados, verificou-se que o método proposto para morfometria das células possibilitou a segmentação das fibras com um valor médio de similaridade de área igual a 81% e com erro médio de medida do diâmetro igual a 5,9%. O método para quantificação do colágeno apresentou acurácia igual a 86,8%, precisão de 92,4% e sensibilidade igual a 92,9%. Além de tornar a análise mais rápida, acelerando o processo que leva ao diagnóstico de remodelamento cardíaco, a quantificação automática dos principais parâmetros envolvidos deve gerar uma redução substancial dos níveis de subjetividade, aumentando, assim, a precisão do processo.