masterThesis
Processamento de imagens em dosimetria citogenética
Registration in:
MATTA, Mariel Cadena da. Processamento de imagens em dosimetria citogenética. Recife, 2013. 134 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Tecnologia e Geociências, Programa de Pós-graduação em Tecnologias Energéticas e Nucleares, 2013.
Author
Matta, Mariel Cadena da
Institutions
Abstract
A Dosimetria citogenética empregando análise de cromossomos dicêntricos é o “padrão ouro”
para estimativas da dose absorvida após exposições acidentais às radiações ionizantes.
Todavia, este método é laborioso e dispendioso, o que torna necessária a introdução de
ferramentas computacionais que dinamizem a contagem dessas aberrações cromossômicas
radioinduzidas. Os atuais softwares comerciais, utilizados no processamento de imagens em
Biodosimetria, são em sua maioria onerosos e desenvolvidos em sistemas dedicados, não
podendo ser adaptados para microscópios de rotina laboratorial. Neste contexto, o objetivo da
pesquisa foi o desenvolvimento do software ChromoSomeClassification para processamento
de imagens de metáfases de linfócitos (não irradiados e irradiados) coradas com Giemsa a 5%.
A principal etapa da análise citogenética automática é a separação correta dos cromossomos
do fundo, pois a execução incorreta desta fase compromete o desenvolvimento da
classificação automática. Desta maneira, apresentamos uma proposta para a sua resolução
baseada no aprimoramento da imagem através das técnicas de mudança do sistema de cores,
subtração do background e aumento do contraste pela modificação do histograma. Assim, a
segmentação por limiar global simples, seguida por operadores morfológicos e pela técnica de
separação de objetos obteve uma taxa de acerto de 88,57%. Deste modo, os cromossomos
foram enfileirados e contabilizados, e assim, a etapa mais laboriosa da Dosimetria
citogenética foi realizada. As características extraídas dos cromossomos isolados foram
armazenadas num banco de dados para que a classificação automática fosse realizada através
da Rede Neural com Funções de Ativação de Base Radial (RBF). O software proposto
alcançou uma taxa de sensibilidade de 76% e especificidade de 91% que podem ser
aprimoradas através do acréscimo do número de objetos ao banco de dados e da extração de
mais características dos cromossomos. FACEPE