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dc.contributor.advisorHusemann, Ronaldopt_BR
dc.contributor.authorLiz, Frederico May dept_BR
dc.date.accessioned2021-01-19T04:09:17Zpt_BR
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/217386pt_BR
dc.description.abstractO processo de formação de um câncer é determinado por uma lesão em nível do DNA celular, formando um processo denominado carcinogênese. O Teste de Micronúcleos pode ser utilizado para analisar esses processos em qualquer tipo de célula que sofra divisão. Esse teste traduz-se num importante marcador para avaliar o grau de exposição da mucosa bucal a carcinógenos. A princípio, o método de análise desse exame, feito por contagem manual de células anômalas de forma visual, demanda muito tempo aos profissionais da área. Este trabalho propõe uma ferramenta de software para realizar a contagem de células normais ou anômalas de forma automática, percorrendo por toda a lâmina capturada pelo microscópio. Os dados foram obtidos através de amostras de células do tecido esfoliativo da mucosa bucal de agricultores. Para as inspeções das imagens foram utilizadas funções de processamento morfológico, eliminando ruído e aspectos indesejados da imagem capturada, e funções de segmentação, salientando as características de interesse da célula e seu interior. Foi também criada uma interface gráfica para facilitar o usuário, sendo possível observar as ocorrências de irregularidades durante a análise das imagens capturadas. Os resultados mostraram que com a utilização do software foi possível localizar as células de cada imagem analisada e classificar conforme suas características, tais como células normais, binucleadas, micronucleadas e cariolíticas. Foi realizada a comparação dos resultados obtidos de diferentes amostras, analisadas tanto de forma digital quanto manual, demonstrando uma taxa de acerto de aproximadamente 90% na tarefa de identificação de células normais e de 80% para identificação das anomalias celulares.pt_BR
dc.description.abstractThe formation of a cancer is determined by an injury at the level of cellular DNA, forming a process called carcinogenesis. The Micronucleus Test can be used to analyze these processes in any type of cell that undergoes division. This test is an important marker to assess the degree of exposure of oral mucosa to carcinogens. The method to analyze this exam, made by manually counting anomalous cells in a visual way, demands a lot of time from professionals. This project proposes a software tool to count normal or anomalous cells automatically, going through the entire slide captured by the microscope. The data were obtained through cell samples from the exfoliative tissue of the buccal mucosa of farmers. Morphological processing functions were used to inspect the images, eliminating noise and unwanted aspects, and segmentation functions, highlighting the cell and its interior. An interface was also created to facilitate users, making it possible to observe the occurrences of cell anomalies during the analysis of the captured images. The results showed that the tool was able to locate the cells of each image analyzed and classify according to their characteristics, such as normal, binucleated, micronucleated and karyolitic cells. The results were obtained from different samples, analyzed both digitally and manually, demonstrating a success rate of approximately 90 % for identifying normal cells and 80 % for cellular anomalies.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAnomalyen
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectMucosa bucalpt_BR
dc.subjectCellsen
dc.subjectCélulaspt_BR
dc.subjectImage processingen
dc.titleContagem e verificação de anomalias em células da mucosa bucal utlizando processamento de imagenspt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001120904pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2020pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia Elétricapt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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