Histology is the area of biology that studies biological tissues. One of the ways to study these tissues is through images. The researcher extracts a sample of an animal, this sample is prepared, sectioned and taken under a microscope, which has a coupled camera, which turns the sample into an image. The analysis of these images is of fundamental importance for the specialists to study and to diagnose possible diseases, malformation or other possible anomalies. One of the tissues that are analyzed in histology is the bone tissue, which is of fundamental importance to protect organs and structure for vertebrate animals. One of the regions analyzed in the bone tissue are the vascular networks of bone which contain bone canals, osteocytes, bone matrix and other artifacts. Bone canals and osteocytes are responsible for the nutrition of the bone tissue. Because of their importance, the specialists study these artifacts in order to discover any damage to these regions and, consequently, to the nutrition of the tissue. Even today the analysis of these artifacts is performed manually by researchers. However, due to the complexity of the histological images, manual analysis takes a lot of time and money from the institutions, and it is a task that depends of the subjective jugments of each evaluator. Literature provides many papers focused on cell nuclei segmentation in histological images, but the automatic segmentation of bone canals and osteocytes is less explored. Due to the lack of research and to assist the specialists in the analysis of the bone vascular network, a method of automatic / semi-automatic segmentation of bone canals and osteocytes is proposed. The method was applied to three diferent image sets which were evaluated through the Dice coeicient and diagnostic approach metrics. In addition to being compared with other automatic methods (neighborhood valley emphasis (NVE), valley emphasis (VE) and Otsu). Results showed that our approach proved to be more eicient than the others, being a viable alternative to analyze the bone vascular network.Dissertação (Mestrado)Histologia é a área da biologia que estuda os tecidos biológicos. Uma das maneiras de se estudar esses tecidos é por meio de imagens. O pesquisador extrai uma amostra de um animal, esta amostra é preparada, seccionada e levada ao microscópio, o qual possui uma câmera acoplada, que transforma a amostra em imagem. A análise dessas imagens é de fundamental importância para os especialistas estudarem e diagnosticarem possíveis doenças, má formação ou outras possíveis anomalias. Um dos tecidos que são analisados em histologia é o tecido ósseo, de fundamental importância para proteção de órgãos e dar estrutura para animais vertebrados. Uma das regiões analisadas no tecido ósseo são as redes vasculares ósseas as quais contêm canais ósseos, osteócitos, matriz óssea entre outros artefatos. A nutrição do tecido ósseo é realizada pelos canais ósseos e osteócitos. Por sua importância os especialistas estudam esses artefatos a Ąm de descobrirem se houve algum dano a essas regiões e, consequentemente, a nutrição do tecido. Ainda hoje a análise desses artefatos é feita de maneira manual pelos pesquisadores da área. Porém, devido a complexidade das imagens histológicas, uma análise manual despende muito tempo e dinheiro das instituições, além de Ącarem a mercê de julgamentos subjetivos de cada avaliador. Na literatura já existem muitos trabalhos que segmentam de maneira excelente os núcleos de células em imagens histológicas, porém a segmentação automática de canais ósseos e osteócitos é uma área pouco explorada. Devido a escassez de pesquisa e para auxiliar os especialistas no momento da análise da rede vascular óssea foi desenvolvido um método de segmentação automático dos canais ósseos e osteócitos. O método foi avaliado utilizando métricas como o coeĄciente de Dice e abordagem diagnóstica, além de ter sido comparado com outros métodos de segmentação automáticos (neighborhood valley emphasis (NVE); Otsu; valley emphasis (VE)). O resultado do método proposto por este trabalho se mostrou mais eĄciente que os outros, sendo uma alternativa viável para pesquisadores que desejam analisar a rede vascular óssea.