Sistema para montagem de cariótipo de peixe baseado em processamento digital de imagens

• Autor(a) principal: Goedert, Matheus de Lima
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3448
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Cromossomos; Citogenética; Processamento de imagens - Técnicas digitais; Chromosomes; Cytogenetics; Image processing - Digital techniques; Engenharia/Tecnologia/Gestão

Partindo do princípio de que as explicações evolutivas, geralmente, são explicações genéticas, obter informações referentes ao genoma das espécies mostra-se fundamental no processo de validação de algumas teorias evolutivas. Na realização deste tipo de pesquisa, os citogeneticistas lançam mão de algumas ferramentas, como a montagem de cariótipos e sua representação, o que permite ao pesquisador identificar diferenças e semelhanças morfológicas nos cromossomos, de forma relativamente simples. Contudo, esta tarefa pode ser considerada trabalhosa e exaustiva. Diante disso, diversos sistemas computacionais envolvendo Processamento Digital de Imagens (PDI) vêm sendo propostos com o intuito de auxiliar nesta atividade. É notável que o PDI apresenta-se como uma importante ferramenta para a automação de processos, seja pela agilidade, precisão ou ainda pelo conforto. Com isso, este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema baseado nos conceitos de visão computacional para classificação automática de cromossomos de peixes a partir de imagens individuais de metáfases. Para isso foram utilizadas técnicas de PDI implementadas em C++, por meio da biblioteca OpenCV. O software proposto tomou por base imagens obtidas através de microscopia de campo claro, de metáfases mitóticas de células individualizadas do peixe Hoplias malabaricus (traíra), levantadas do banco de dados do Laboratório de Biodiversidade Molecular e Cromossômica do Campus Santa Helena da UTFPR. A primeira etapa do processamento das imagens foi a segmentação, dividida em eliminação do fundo, primeira segmentação e segunda segmentação. Os fundamentos desta etapa foram a limiarização automática da imagem, eliminando seu fundo, e a separação de cromossomos unidos, por meio de um algoritmo de clusterização k-means. Devido às diversidades de cores e tonalidades dos seus respectivos fundos, esta etapa pode ser considerada a mais desafiadora, e consequentemente a mais extensa e onerosa computacionalmente. Por fim, as imagens individualizadas dos cromossomos foram classificadas de acordo com a proposta de Levan (1964). Para isso desenvolveu-se um algoritmo para varredura do cromossomo em busca da posição do centrômero e conseguinte medição dos braços. Os resultados da segmentação foram satisfatórios, apresentando uma eficiência de 91,25%. Já a classificação apresentou uma eficiência menor, em torno de 63,64%, conferindo ao sistema uma eficiência global de aproximadamente 60,00%.