Desenvolvimento e avaliação de um sistema de imagem multiespectral para o diagnóstico óptico de lesões neoplásicas.

• Autor(a) principal: Pratavieira, Sebastião
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-01042010-131029/
• topic: Fluorescence; Fluorescência; Image processing; Imagem multiespectral; Multispectral image; Processamento de imagens; Reflectance; Refletância

O aumento da expectativa de vida, associado a hábitos menos saudáveis da população, faz com que a probabilidade de desenvolvimento de algum tipo de tumor aumente. Por isso, o câncer tem se tornado cada vez mais um problema importante em saúde pública. Os métodos atualmente empregados para a detecção não são eficientes para um diagnóstico rápido e preciso, levando à busca de novas técnicas. A utilização de imagens ópticas têm se mostrado uma boa alternativa, para a realização de um diagnóstico precoce. Neste trabalho, apresentamos um sistema de imagem de campo amplo para detecção óptica de alterações teciduais, baseado em fluorescência e refletância. O desenvolvimento do sistema de imagem envolve tanto a montagem do protótipo como a proposta de um processamento das imagens adquiridas. Para a aquisição das imagens de fluorescência e refletância foi construído um sistema que utiliza uma câmera CCD colorida de alta resolução, juntamente com uma fonte de iluminação baseada em Diodos Emissores de Luz (LEDs). Para as imagens de fluorescência, utilizou-se um LED emitindo em 400 nm, juntamente com um filtro óptico, para obtenção apenas do sinal de fluorescência. As imagens de refletância foram feitas em cinco regiões: UV; azul; verde; vermelho e luz branca. Com a aquisição dessas imagens é possível formar uma imagem multiespectral da região analisada, sendo que cada tipo de imagem fornece uma informação diferente sobre o tecido analisado. Para a determinação de regiões que apresentam características ópticas distintas, utilizou-se o algoritmo k-means, que através do cálculo da distância geométrica entre as amostras, separa regiões opticamente distintas. Para a validação do sistema, foi utilizado um modelo in vivo, através da indução de lesões de pele por exposição a raios UV em camundongos hairless. Para formar a imagem multiespectral de uma lesão, foram adquiridas a imagem de fluorescência e as cinco imagens de refletância nas diferentes regiões. Para completar a imagem multiespectral, uma imagem da razão entre as componentes vermelha e verde da imagem de fluorescência foi adicionada, pois durante o desenvolvimento de uma lesão neoplásica, há uma alteração nessa proporção. A utilização de diferentes tipos de imagem permite um aumento do contraste na discriminação entre diferentes regiões. Através da utilização de fluorescência e refletância para a formação de imagens multiespectrais e de um processamento de imagens, foi possível delimitar áreas opticamente diferentes, resultado importante para a detecção e delineamento da lesão.