Implementação e avaliação de metodologia para construção de mosaico aplicado a imagens de lâminas histológicas de tumor neural
| dc.contributor.advisor | Amorim, Henrique Alves de | |
| dc.contributor.advisor-co | Moraes, Matheus Cardoso | |
| dc.contributor.advisor-co | Araújo, Anna Luíza Damaceno | |
| dc.contributor.advisor-coLattes | http://lattes.cnpq.br/1854451408004051 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor-coLattes | http://lattes.cnpq.br/0633932030080115 | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/2867784853735791 | pt_BR |
| dc.contributor.author | Santos, Eric Rocha [UNIFESP] | |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/3580033671607751 | pt_BR |
| dc.coverage.spatial | Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2023-12-15T18:19:15Z | |
| dc.date.available | 2023-12-15T18:19:15Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-09 | |
| dc.description.abstract | A crescente demanda por diagnósticos histopatológicos, vem destacando desafios como a escassez de patologistas e a demora no processo de identificação de doenças. A digitalização de amostras histológicas é crucial para o desenvolvimento de técnicas de Machine Learning. No entanto, o alto custo da digitalização em países em desenvolvimento requer alternativas de baixo custo. O trabalho propõe o uso de técnicas de Image Stitching (IS) para a construção de mosaicos em imagens histopatológicas de tumores neurais, visando uma abordagem mais acessível. Foram aplicados algoritmos de Detecção e Descrição de Características, Correspondência de Características e Transformação Espacial para criar mosaicos a partir de imagens parciais. As técnicas de Seamless foram utilizadas para minimizar distorções. Os resultados indicam que a metodologia proposta preserva eficientemente a informação nas Regiões de Interesse (ROI). O uso de algoritmos como SIFT e SURF, juntamente com técnicas de Seamless, demonstrou alta correlação com a imagem original, com o algoritmo SURF destacando-se pela eficiência computacional. O estudo destaca a importância de buscar alternativas de digitalização acessíveis, essenciais para a democratização do diagnóstico histopatológico em países com recursos limitados. A metodologia proposta apresenta uma solução viável, contribuindo para a eficiência do processo diagnóstico. | pt_BR |
| dc.description.abstract | The growing demand for histopathological diagnoses has brought to light challenges such as a shortage of pathologists and delays in the disease identification process. The digitization of histological samples is crucial for the development of Machine Learning techniques. However, the high cost of digitization in developing countries calls for low-cost alternatives. This work proposes the use of Image Stitching (IS) techniques for constructing mosaics in histopathological images of neural tumors, aiming for a more accessible approach. Algorithms for Feature Detection and Description, Feature Matching, and Spatial Transformation were applied to create mosaics from partial images. Seamless techniques were employed to minimize distortions. The results indicate that the proposed methodology efficiently preserves information in Regions of Interest (ROI). The use of algorithms such as SIFT and SURF, along with Seamless techniques, showed a high correlation with the original image, with the SURF algorithm standing out for computational efficiency. The study emphasizes the importance of seeking affordable digitization alternatives, essential for democratizing histopathological diagnosis in resource-limited countries. The proposed methodology offers a viable solution, contributing to the efficiency of the diagnostic process | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | pt_BR |
| dc.emailadvisor.custom | henrique.amorim@unifesp.br | pt_BR |
| dc.format.extent | 7 f. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/69778 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de São Paulo | pt_BR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | pt_BR |
| dc.subject | Histopatologia | pt_BR |
| dc.subject | Tumores Neurais | pt_BR |
| dc.subject | Whole Slide Imaging | pt_BR |
| dc.subject | Image Stitching | pt_BR |
| dc.subject | Descritores de Características | pt_BR |
| dc.title | Implementação e avaliação de metodologia para construção de mosaico aplicado a imagens de lâminas histológicas de tumor neural | pt_BR |
| dc.title.alternative | Implementation and evaluation of a methodology for constructing a mosaic applied to images of neural tumor histological slides | pt_BR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | pt_BR |
| unifesp.campus | Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) | pt_BR |
| unifesp.graduacao | Engenharia Biomédica | pt_BR |