Detecção de ovos de S. mansoni a partir da detecção de seus contornos

• Autor(a) principal: Huaynalaya, Edwin Delgado
• Data de Publicação: 2012
• 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/45/45134/tde-04062012-103118/
• topic: detecção de linhas; Hough transform; imagens microscópicas; line detection; mathematical morphology; microscopic images; morfologia matemática; S. mansoni; S. mansoni; transformada Hough

Schistosoma mansoni é o parasita causador da esquistossomose mansônica que, de acordo com o Ministério da Saúde do Brasil, afeta atualmente vários milhões de pessoas no país. Uma das formas de diagnóstico da esquistossomose é a detecção de ovos do parasita através da análise de lâminas microscópicas com material fecal. Esta tarefa é extremamente cansativa, principalmente nos casos de baixa endemicidade, pois a quantidade de ovos é muito pequena. Nesses casos, uma abordagem computacional para auxílio na detecção de ovos facilitaria o trabalho de diagnóstico. Os ovos têm formato ovalado, possuem uma membrana translúcida, apresentam uma espícula e sua cor é ligeiramente amarelada. Porém nem todas essas características são observadas em todos os ovos e algumas delas são visíveis apenas com uma ampliação adequada. Além disso, o aspecto visual do material fecal varia muito de indivíduo para indivíduo em termos de cor e presença de diversos artefatos (tais como partículas que não são desintegradas pelo sistema digestivo), tornando difícil a tarefa de detecção dos ovos. Neste trabalho investigamos, em particular, o problema de detecção das linhas que contornam a borda de vários dos ovos. Propomos um método composto por duas fases. A primeira fase consiste na detecção de estruturas do tipo linha usando operadores morfológicos. A detecção de linhas é dividida em três etapas principais: (i) realce de linhas, (ii) detecção de linhas, e (iii) refinamento do resultado para eliminar segmentos de linhas que não são de interesse. O resultado dessa fase é um conjunto de segmentos de linhas. A segunda fase consiste na detecção de subconjuntos de segmentos de linha dispostos em formato elíptico, usando um algoritmo baseado na transformada Hough. As elipses detectadas são fortes candidatas a contorno de ovos de S. mansoni. Resultados experimentais mostram que a abordagem proposta pode ser útil para compor um sistema de auxílio à detecção dos ovos.