Método de segmentação de fibras colágenas em imagens histológicas de rim de camundongos utilizando o algoritmo de clusterização não supervisionado K-Means
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Data
2022-07-22
Autores
Silva, Evelyn Rocha [UNIFESP]
Orientadores
Cunha, Tatiana [UNIFESP]
Tipo
Trabalho de conclusão de curso de graduação
Título da Revista
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Título de Volume
Resumo
A fibrose renal, doença caracterizada pelo aumento na produção da matriz
extracelular (MEC) no rim de forma não natural, pode levar à disfunção. Desta forma,
a grande maioria dos pacientes com doença renal crônica (DRC), que atinge cerca
de dez milhões de brasileiros, acaba apresentando elevação de MEC. Considerando
que um dos elementos mais abundantes na MEC é o colágeno e este possui
funções na micro e na macroestrutura renais, a sua diminuição ou aumento pode
levar à alterações funcionais do órgão, com repercussões sistêmicas. Sendo assim,
estudos acerca da quantificação dessa proteína em tecidos saudáveis e patológicos
podem auxiliar no entendimento sobre os mecanismos de algumas doenças. Com o
objetivo de determinar a deposição de colágeno em cortes histológicos, uma
coloração muito utilizada é a PicroSirius Red. No entanto, as imagens histológicas
provenientes desse método de coloração precisam ser capturadas em microscópio
sob luz polarizada. Os microscópios com tal recurso costumam ser mais caros e o
processo de aquisição das imagens exige maior tempo. Desta forma, o presente
estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um método para segmentação do
colágeno em imagens histológicas de rins de camundongos, coradas com
PicroSiriusred a partir do algoritmo de clusterização K-means, obtidas em
microscópio óptico sem o uso de luz polarizada. Nesse estudo foram utilizadas 7
imagens histológicas de rim de ratos, obtidas com os respectivos padrões ouros e 20
imagens de campo claro. As imagens foram processadas em linguagem Python com
uso de software livre, submetidas a ajustes e foram extraídas características para a
construção do espaço de atributos. Esse espaço foi submetido ao algoritmo de
clusterização K-Means para a classificação dos pixels da imagem. As imagens gold
standard foram obtidas em microscópio óptico sob luz polarizada e as regiões de
interesse destas imagens foram binarizadasutilizando o Método de Otsu. Desta
forma, o método proposto retornou um valor médio de verdadeiro positivo igual
71,09%, possibilitando a análise qualitativa das fibras colágenas em imagens obtidas
em microscópio óptico. Estes resultados demonstram a viabilidade do método
proposto e abrem espaço para posteriores ajustes e melhoramento da técnica, que
possibilitará a realização da análise e quantificação de colágeno, utilizando um
microscópio óptico simples.