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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sebastião Pratavieira
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.76.2010.tde-01042010-131029
Resumo: 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.
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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. The increase of life expectancy associated to healthless habits results in a higher probability of tumor development. In this sense, cancer has been increasingly considered an important health public concern. The conventional methods for cancer detection are not efficient for the acquisition of a fast and precise diagnostics. In this study we present a widefield imaging system for optical detection of tissue changes based on fluorescence and reflectance. The development of the imaging system involves the device assembly as well as a proposed image processing. For the acquisition of fluorescence and reflectance images a system with a high resolution color CCD camera together with LED-based light source was built. A LED emitting at 400 nm and an optical filter were used for fluorescence imaging. The reflectance images were acquired at five spectral intervals: UV, blue, green, red, and white. After the acquisition of this set of images it is possible to merge a multispectral image of the target tissue, where each image type provides distinct information from the investigated sample. For the determination of the regions that present different optical characteristics, a k-means algorithm was used. An in vivo animal model of UV-induced skin lesions at hairless mice was used for system validation. In order to obtain the multispectral image of a lesion, a fluorescence image and five reflectance images were acquired. To complete the multispectral image, an image of the ratio of the red to green components of fluorescence image was added, because during malignant development a change of this ratio is observed. The use of different image types allows the increase of the discrimination contrast of distinct regions after an image processing it was possible to discriminate optically different regions, a result that is relevant for lesion detection and delimitation. https://doi.org/10.11606/D.76.2010.tde-01042010-131029info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:02:05Zoai:teses.usp.br:tde-01042010-131029Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T11:57:18.894336Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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