Quantificação de Elementos do Tecido Pancreático Através da Segmentação com Superpíxeis e Graph-Cut
Resumo
Imagens digitais obtidas através de microscópios são importantes fontes de informação utilizadas para diversas atividades, algumas delas envolvem o diagnóstico de doenças e estudo de tratamentos. Assim, técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) são ferramentas que auxiliam nessa coleta de dados. Neste contexto, este trabalho envolveu o desenvolvimento de um sistema para a quantificação de imagens microscópicas do tecido pancreático. Entre as tecnologias utilizadas, tem-se a linguagem de programação Python, o editor de texto Visual Code Studio e as bibliotecas Tkinter, OpenCV, Pillow e SciPy. Além disso, para a validação do sistema, compararam-se os resultados das áreas das ilhotas obtidos pelo PySG (Python SLIC Graph-Cut – sistema desenvolvido) e ImageJ, um software de acesso livre muito utilizado na área das ciências biológicas para o PDI. Em ambos os sistemas, fez-se o contorno das ilhotas nas imagens, criando-se uma máscara do qual são extraídos os resultados. Então, realizou-se um teste estatístico, obtendo-se um p-valor de 0,4849 e chegando à conclusão de que o sistema desenvolvido é funcional e possuí um desempenho similar a outro sistema com o mesmo propósito.
Palavras-chave:
Histologia, Processamento de Imagem Assistida por Computador, Simple Linear Iterative Clustering
Referências
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Publicado
13/10/2021
Como Citar
ZHU, Kame Haung; PERES, Fabiana Frata Furlan; MAURICIO, Claudio Roberto Marquetto.
Quantificação de Elementos do Tecido Pancreático Através da Segmentação com Superpíxeis e Graph-Cut. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE SOFTWARE LIVRE E TECNOLOGIAS ABERTAS (LATINOWARE), 18. , 2021, Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 87-93.
DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2021.19910.
