Orientadores: Konradin Metze, Jose Antonio Richa Gontijo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas / Made available in DSpace on 2018-08-11T12:13:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prado_GustavoLigeriPereirado_M.pdf: 2631711 bytes, checksum: 359dd3778087a8cba4a815dfcd8ca672 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Chumbo (Pb) é um dos mais importantes metais pesados que ocorrem naturalmente, com efeitos tóxicos, após exposições agudas e crônicas, no fígado, sistema nervoso, hematopoese e especialmente os rins. O objetivo desse estudo foi analisar o transporte de sódio através dos túbulos proximais renais durante uma intoxicação crônico por chumbo comparando com as alterações morfológicas das células dos túbulos renais proximais. Ratos Wistar Hannover machos foram intoxicados cronicamente com injeções diárias de 2,5 ml/kg de uma solução de acetato de chumbo 1%, intra-peritoneal e sacrificados após 8, 15, 30, 45 e 60 dias. Amostras de tecido dos rins foram examinadas através da microscopia ótica e eletrônica, e também através da análise de textura computadorizada. Clearance renal, aporte proximal e pós-proximal de sódio foram estudados. A reabsorção de sódio no túbulo contorcido proximal renal decaiu após uma semana mas, se recuperou após uma mês e alcançou um nível maior que o dos animais controle antés do fim do experimento. A análise ultra estrutural demonstrou edema mitocondrial com degeneração e perda das microvilosidades (¿brush border¿). porém, nenhuma alteração significativa do núcleo das células dos túbulos contorcidos proximais renais foram observadas nas duas primeira semanas. A cariometria revelou um aumento do tamanho do núcleoentre durante o experimento. A textura da cromatina mudou significativamente entre o décimo quinto e trigésimo dia concomitantemente com o aparecimentos das inclusões nucleares. Os valores de Energia derivados das imagens geradas através da transformada rápida de Fourier foram mais eficientes em detectar diferenças entre os grupos em relação as variáveis derivadas da matrix de co-ocorrência dos níveis de cinza. Alterações nucleares ocorreram entre quinze e trinta dias da intoxicação crônica por chumbo, paralelo a normalização da capacidade fisiológica renal de reabsorção de íons. A formação das inclusões nucleares, regeneração mitocondrial e o aumento da produção de proteínas antioxidantes podem esatar envolvidas em um mecanismo compensatório / Abstract: Lead (Pb) is one of the most important naturally occurring and ubiquitous heavy metals, with toxic effects after acute or chronic exposure on liver, the nervous system, hematopoesis, and, especially the kidneys. The aim was to study the time course of the renal tubular sodium handling during chronic experimental lead poisoning in rats comparing it with the morphologic changes of epithelial cells of the proximal tubule. Male Wistar-Hannover rats were chronically intoxicated with daily i.p. injections of 2.5 ml/kg of 1% lead acetate solution and sacrificed after 8, 15, 30, 45 and 60 days. Kidney samples were examined by light and electron microscopy and by computerized texture analysis. Renal clearance as well as fractional proximal and postproximal renal sodium handling was studied. Sodium reabsorption at the proximal tubule decreased significantly after one week but recovered after one month and achieved a higher level than in controls until the end of the experiment. Ultrastuctural examinations showed mitochondrial swelling with degeneration and loss of microvilli but no striking alterations of the epithelial cell nuclei in the first two weeks. Karyometry revealed an increase in nuclear size during the experiment. The chromatin texture changed significantly between the 15th and 30th day concomitantly with the appearance of inclusion bodies. Energy values derived from Fast-Fourier-transformed images were more efficient in detecting differences between the groups than variables derived from the gray value co-occurrence matrix. Significant nuclear alterations occur between 15 and 30 days of chronic lead intoxication, paralleled by a normalization of the physiological renal ion reabsorption capacity. The formation of inclusion bodies, mitochondrial regeneration as well as an increased production of antioxidant proteins may be involved in this compensatory mechanism / Mestrado / Biologia Estrutural, Celular, Molecular e do Desenvolvimento / Mestre em Fisiopatologia Médica

O greening ou Huanglongbing (HLB) é uma das mais graves doenças dos citros presentes nos pomares do Brasil. Causada pela bactéria Candidatus Liberibacter spp, é transmitida pelo inseto psilídeo Diaphorina citri, que ao se alimentar de uma planta doente transmite a doença às demais plantas. O greening apresenta como sintoma, manchas amareladas nas folhas, muitas vezes confundidas com deficiências nutricionais. A erradicação da planta e o controle do inseto transmissor são as únicas formas de prevenção para evitar a sua propagação. Este trabalho teve por objetivo avaliar uma metodologia baseada em segmentação por cor e outra baseada em análise de textura para avaliação de folhas de citros sintomáticas, identificando se estão contaminadas com o greening ou outras doenças e deficiências nutricionais. Foram fornecidas pelo grupo FISHER, 324 amostras de folhas cítricas, contendo folhas com doenças (greening, CVC e rubelose) e deficiências nutricionais (manganês, magnésio e zinco). As folhas foram digitalizadas por um scanner de mesa, com duas resoluções, utilizando somente a parte frontal da folha. Foram montados três bancos de imagens. Os resultados gerados com a metodologia baseada em segmentação por cor utilizando RNA PMC, mostraram que essa metodologia não é eficiente. Na metodologia baseada na análise por textura foram avaliados os descritores LBP, LFP e os de Haralick. Para estes descritores foram extraídas amostras por folha e por quadrantes das folhas nos canais de cores vermelho e verde e amostras em níveis de cinza. Os resultados gerados pelos descritores foram classificados pela distância &#9672 e pelos algoritmos IBK e RNA PMC do toolbox Weka. Os melhores resultados foram para os descritores LBP e LFP-s para distância &#9672, com valores de sensibilidade acima de 97% e 93%, respectivamente, e para o LBP com o algoritmo IBK, com valores de sensibilidade acima de 98,5%. Os resultados obtidos evidenciam que o descritor LBP é o mais eficiente seguido pelo LFP-s na diferenciação do greening das outras pragas. / The greening or Huanglongbing (HLB) is one of the most serious diseases of citrus orchards present in Brazil. HLB is caused by the bacterium Candidatus Liberibacter spp, it is transmitted by the psyllid insect (Diaphorina citri) that, when feeding on a diseased plant, it transmits the disease to other plants. One of the symptoms of the greening are yellowish spots on the leaves, often confused with nutritional deficiencies. The eradication of plants and control of insect are the only forms of prevention. This work aims to evaluate two methodologies: one based on color segmentation and the other based on texture analysis for assessment of symptomatic citrus leaves, identifying whether they are infected with greening and other diseases and nutritional deficiencies. A number of 324 samples of citrus leaves were provided by FISHER group, infected with diseases (greening, CVC, rubelose) and nutritional deficiencies ( manganese, magnesium, zinc) . The leaves were acquired by a flatbed scanner with two different resolutions, using only the front side of the leaf. Three datasets of images were constructed. The results generated using the methodology based on color segmentation with ANN MLP, showed that this methodology is not efficient. In the methodology based on texture analysis it was evaluated the LBP, LFP and the Haralick descriptors. For these descriptors it was extracted samples from the leaves and quadrants of leaves, in red and green color channels and grayscale. The results generated by the descriptors were classified by &#9672 distance and the algorithms IBK and ANN MLP from the toolbox Weka. The best results were for LBP descriptor and LFP-s for &#9672 distance with values of sensitivity above 97% and 93%, respectively, and the LBP with IBK algorithm, with values of sensitivity above 98.5%. The results showed that the LBP descriptor is the most efficient followed by LFP-s in the differentiation of the greening from other pests.

A displasia fibrosa é uma alteração de desenvolvimento caracterizada pela substituição do osso normal por tecido conjuntivo denso e trabéculas ósseas imaturas, geralmente encontrada em adolescentes e adultos jovens. Uma alteração genética que envolve a proteína Gs-alfa parece ser a base do processo. A exata incidência e prevalência são difíceis de estabelecer, mas as lesões representam cerca de 5% a 7% dos tumores ósseos benignos. Nos ossos craniofaciais tem predileção pela maxila, podendo causar deformidade grave e assimetria, afetando igualmente ambos os sexos. Radiograficamente, pode apresentar diferentes padrões de imagem dependendo do grau de mineralização e maturação da lesão. .A avaliação da displasia fibrosa nas radiografias da região craniofacial pode ser difícil por causa das aparências variáveis e das estruturas que se sobrepõem, de modo que a tomografia computadorizada é um recurso relevante para o seu correto diagnóstico e planejamento de tratamento. O objetivo deste estudo foi caracterizar a displasia fibrosa através da análise da lacunaridade, um método multiescala para descrever padrões de dispersão espacial. Foram avaliados 10 pacientes (6 homens e 4 mulheres) comprometendo a maxila em sua grande maioria. Para a análise da lacunaridade, empregou-se cortes tomográficos axiais e coronais e, posteriormente, selecionou-se as regiões de interesse das áreas displásicas e do osso normal contralateral por meio do software MATLAB®. Após testes e análises estatísticas, concluiu-se que os cortes coronais, com ampliação de 3x do seu tamanho original, mostraram superioridade em relação aos axiais e, que a lacunaridade foi menor nas áreas da região displásica em relação ao osso normal, ou seja, a primeira apresentou uma maior homogeneidade de textura que a segunda. Mediante isso, pela técnica da validação cruzada leave-one-out é possível separar os grupos com uma alta acurácia (94,75%) concluindo-se que a lacunaridade é um método de análise de imagens contributivo na caracterização da displasia fibrosa. / Fibrous dysplasia is an alteration of development characterized by replacing normal bone for dense connective tissue and immature trabecular bones, typically found in teenagers and young adults. Genetic modification which involves alpha-Gs protein appears to be the basis of the process. The exact incidence and prevalence are difficult to be established, but injuries represent about 5% to 7% of benign bone tumors. On the craniofacial bones, the tumors have a predilection for the maxilla and often can cause severe deformity and asymmetry affecting both sexes equally. Radiographically, it may have different patterns depending on the image degree of mineralization and maturation of the lesion. The evaluation of radiographs of fibrous dysplasia in the craniofacial region can be difficult because of the different appearances and structures that overlaps, however, CT is an important resource for proper diagnosis and treatment planning. The aim of this study was to characterize the fibrous dysplasia by analyzing the lacunarity which is a multiscale method to describe patterns of spatial dispersion. We evaluated 10 patients (6 males and 4 females) and the maxillary was the most affected area. To the lacunarity analysis, we used an axial and coronal view and then were selected the regions of interest in the areas of dysplastic and contralateral normal bone by means of MATLAB® software. After tests and statistical analysis can be conclued that the coronal magnification 3x its original size showed superiority compared to thrust, and that the lacunarity was lower in the areas of dysplastic region in relation to normal bone, namely the first presented a more uniform texture than the second. Through this, the technique of cross-validation \"leave-one-out\" is possible to separate the groups with a high accuracy (94.75%) concluding that the lacunarity is a method of image analysis to characterize the contributory fibrous dysplasia.

Neste trabalho é proposto um sistema de auxílio ao diagnóstico do câncer de mama para detecção de lesões não palpáveis de mama através da utilização de atributos de textura. O trabalho é composto de 3 etapas: segmentação, caracterização e detecção. Na etapa de segmentação foi realizado a segmentação da região mamária de todo o mamograma utilizando técnicas de morfologia matemática. Na etapa de caracterização foram extraídos 19 medidas de textura, 13 atributos de Haralick e 6 baseados na Transformada Wavelet, calculadas a partir de regiões de interesse contendo lesões mamárias e regiões normais. Foram selecionados os melhores atributos utilizando a distância Jeffries Matusita e classificados utilizando um classificador K-NN. Na etapa de detecção foi aplicado o algoritmo desenvolvido a uma base de imagens de lesões não palpáveis de mama. Por fim, os resultados obtidos são apresentados e discutidos a partir de tabelas e curvas ROC e FROC. Os resultados obtidos na detecção das lesões não palpáveis foram de 80% de sensibilidade e 1.47 FP/imagem utilizando os atributos de Haralick e 70% de sensibilidade e 1.96 FP/imagem utilizando os atributos baseados na Transformada Wavelet. / In the present work, a computer aided diagnosis system based on texture features has been proposed to aid in the diagnosis of non palpable breast lesions. The work is composed of 3 main stages: segmentation, characterization and detection. In the segmentation stage, the breast region is segmented from the whole mamogram using mathematical morphology techniques. In the characterization stage were extracted 19 textures measures, 13 from Haralick\'s features and 6 based from Wavelet Transform. These features were calculated from regions of interest containing breast lesions and normal breast regions. Were selected the best features using Jeffries Matusita distance. The images were classiffied using K-NN classifier. In the detection stage the algorithm developed was applied to a image database containing non palpable breast lesions. At the end, the results were presented and discussion was made upon tables and ROC-FROC curves. The results obtained were sensitivity = 80% with 1.47 FP/image with Haralick\'s features and sensitivity = 70% and 1.96 FP/image with features based on Wavelet Transform.

As imagens digitais são frequentemente corrompidas por ruídos ou distorcidas pelo processo de aquisição. A teoria dos conjuntos fuzzy e a lógica fuzzy constituem uma alternativa mais adequada para lidar com tais incertezas, em comparação com os sistemas convencionais, baseados na lógica tradicional (crisp). Este trabalho propõe uma nova metodologia para análise de micropadrões de imagens digitais baseada em números fuzzy. Um micropadrão é uma estrutura de níveis de cinza dos pixels de uma vizinhança e pode descrever o contexto espacial da imagem, como borda, textura, linha, canto e padrões mais complexos. Na literatura de visão computacional, algumas abordagens foram desenvolvidas para extrair estas características, tais como Texture Unit (TU), Local Binary Pattern (LBP) e Fuzzy Number Edge Detector (FUNED). O trabalho apresenta um novo método que modela a distribuição dos níveis de cinza de um micropadrão como um conjunto fuzzy, e com base nas funções de pertinência usadas gera códigos-fuzzy que representam o grau de pertinência de cada pixel vizinho com nível de cinza próximo do pixel central. A metodologia proposta é chamada de Local Fuzzy Pattern (LFP) e é aplicada na análise de textura usando a função sigmoide (LFP-s), a função triangular e simétrica (LFP-t) e a função gaussiana (LFP-g) para calcular o grau de pertinência do pixel central em relação à sua vizinhança. Para avaliar o desempenho da técnica proposta foram usados bases de texturas, cujas imagens foram amostradas aleatoriamente. Após processá-las pelas abordagens LFP-s, LFP-t, LFP-g e LBP, foram comparadas as taxas de acertos alcançadas usando a distância Chi-quadrado. Nos experimentos realizados também é avaliado o esforço computacional do LFP, comparando-o com o descritor LBP. Os resultados mostram que o LFP é eficaz na descrição de textura e que supera o LBP nos diferentes testes realizados. Neste trabalho também é demonstrado que a formulação do LFP é uma generalização de técnicas previamente publicadas, como Texture Unit, Local Binary Pattern e FUNED. / Digital images are often corrupted by noise and distorted by the acquisition process. The fuzzy set theory and fuzzy logic are an alternative more appropriate to deal with these uncertainties, in comparison with conventional treatment based on traditional logic (crisp). This work proposes a new methodology for the analysis of micro-patterns of digital images based on fuzzy numbers. A micro-pattern is the structure of the gray-level pixels within a neighborhood and can describe the spatial context of the image, such as edge, texture, line, corner and more complex patterns. In the literature of computer vision, some approaches have been developed to extract these features, such as Texture Unit (TU), Local Binary Pattern (LBP) and Fuzzy Number Edge Detector (FUNED). This work presents a new method that models the distribution of the gray levels of a micro-pattern as a fuzzy set, and based on the membership functions used generates fuzzy-codes that represent the membership degree of each neighbor pixel neighbor with gray-levels near of the central pixel. The proposed methodology is called Local Fuzzy Pattern (LFP) and is applied in the texture analysis by using a sigmoid (LFP-s), a symmetrical triangular (LFP-t) function and Gaussian function (LFP-g) for calculating the membership degree of a central pixel of a neighborhood. To evaluate the performance of the proposed technique were used two database, whose images were randomly sampled. After processing these images by the LFP-s, LFP-t, LFP-g and LBP approaches, it was compared the hit-rate reached by using the Chi-square distance. In the experiments also evaluated the computational effort of the LFP and surpasses the LBP that the different tests. The results show that the LFP-s is efficient to describe texture and that it surpasses the LBP in different tests. This work also demonstrates that the proposed formulation for the LFP is a generalization of previously published techniques such as Texture Unit, LBP and FUNED.

O greening ou Huanglongbing (HLB) é uma das mais graves doenças dos citros presentes nos pomares do Brasil. Causada pela bactéria Candidatus Liberibacter spp, é transmitida pelo inseto psilídeo Diaphorina citri, que ao se alimentar de uma planta doente transmite a doença às demais plantas. O greening apresenta como sintoma, manchas amareladas nas folhas, muitas vezes confundidas com deficiências nutricionais. A erradicação da planta e o controle do inseto transmissor são as únicas formas de prevenção para evitar a sua propagação. Este trabalho teve por objetivo avaliar uma metodologia baseada em segmentação por cor e outra baseada em análise de textura para avaliação de folhas de citros sintomáticas, identificando se estão contaminadas com o greening ou outras doenças e deficiências nutricionais. Foram fornecidas pelo grupo FISHER, 324 amostras de folhas cítricas, contendo folhas com doenças (greening, CVC e rubelose) e deficiências nutricionais (manganês, magnésio e zinco). As folhas foram digitalizadas por um scanner de mesa, com duas resoluções, utilizando somente a parte frontal da folha. Foram montados três bancos de imagens. Os resultados gerados com a metodologia baseada em segmentação por cor utilizando RNA PMC, mostraram que essa metodologia não é eficiente. Na metodologia baseada na análise por textura foram avaliados os descritores LBP, LFP e os de Haralick. Para estes descritores foram extraídas amostras por folha e por quadrantes das folhas nos canais de cores vermelho e verde e amostras em níveis de cinza. Os resultados gerados pelos descritores foram classificados pela distância &#9672 e pelos algoritmos IBK e RNA PMC do toolbox Weka. Os melhores resultados foram para os descritores LBP e LFP-s para distância &#9672, com valores de sensibilidade acima de 97% e 93%, respectivamente, e para o LBP com o algoritmo IBK, com valores de sensibilidade acima de 98,5%. Os resultados obtidos evidenciam que o descritor LBP é o mais eficiente seguido pelo LFP-s na diferenciação do greening das outras pragas. / The greening or Huanglongbing (HLB) is one of the most serious diseases of citrus orchards present in Brazil. HLB is caused by the bacterium Candidatus Liberibacter spp, it is transmitted by the psyllid insect (Diaphorina citri) that, when feeding on a diseased plant, it transmits the disease to other plants. One of the symptoms of the greening are yellowish spots on the leaves, often confused with nutritional deficiencies. The eradication of plants and control of insect are the only forms of prevention. This work aims to evaluate two methodologies: one based on color segmentation and the other based on texture analysis for assessment of symptomatic citrus leaves, identifying whether they are infected with greening and other diseases and nutritional deficiencies. A number of 324 samples of citrus leaves were provided by FISHER group, infected with diseases (greening, CVC, rubelose) and nutritional deficiencies ( manganese, magnesium, zinc) . The leaves were acquired by a flatbed scanner with two different resolutions, using only the front side of the leaf. Three datasets of images were constructed. The results generated using the methodology based on color segmentation with ANN MLP, showed that this methodology is not efficient. In the methodology based on texture analysis it was evaluated the LBP, LFP and the Haralick descriptors. For these descriptors it was extracted samples from the leaves and quadrants of leaves, in red and green color channels and grayscale. The results generated by the descriptors were classified by &#9672 distance and the algorithms IBK and ANN MLP from the toolbox Weka. The best results were for LBP descriptor and LFP-s for &#9672 distance with values of sensitivity above 97% and 93%, respectively, and the LBP with IBK algorithm, with values of sensitivity above 98.5%. The results showed that the LBP descriptor is the most efficient followed by LFP-s in the differentiation of the greening from other pests.

As imagens digitais são frequentemente corrompidas por ruídos ou distorcidas pelo processo de aquisição. A teoria dos conjuntos fuzzy e a lógica fuzzy constituem uma alternativa mais adequada para lidar com tais incertezas, em comparação com os sistemas convencionais, baseados na lógica tradicional (crisp). Este trabalho propõe uma nova metodologia para análise de micropadrões de imagens digitais baseada em números fuzzy. Um micropadrão é uma estrutura de níveis de cinza dos pixels de uma vizinhança e pode descrever o contexto espacial da imagem, como borda, textura, linha, canto e padrões mais complexos. Na literatura de visão computacional, algumas abordagens foram desenvolvidas para extrair estas características, tais como Texture Unit (TU), Local Binary Pattern (LBP) e Fuzzy Number Edge Detector (FUNED). O trabalho apresenta um novo método que modela a distribuição dos níveis de cinza de um micropadrão como um conjunto fuzzy, e com base nas funções de pertinência usadas gera códigos-fuzzy que representam o grau de pertinência de cada pixel vizinho com nível de cinza próximo do pixel central. A metodologia proposta é chamada de Local Fuzzy Pattern (LFP) e é aplicada na análise de textura usando a função sigmoide (LFP-s), a função triangular e simétrica (LFP-t) e a função gaussiana (LFP-g) para calcular o grau de pertinência do pixel central em relação à sua vizinhança. Para avaliar o desempenho da técnica proposta foram usados bases de texturas, cujas imagens foram amostradas aleatoriamente. Após processá-las pelas abordagens LFP-s, LFP-t, LFP-g e LBP, foram comparadas as taxas de acertos alcançadas usando a distância Chi-quadrado. Nos experimentos realizados também é avaliado o esforço computacional do LFP, comparando-o com o descritor LBP. Os resultados mostram que o LFP é eficaz na descrição de textura e que supera o LBP nos diferentes testes realizados. Neste trabalho também é demonstrado que a formulação do LFP é uma generalização de técnicas previamente publicadas, como Texture Unit, Local Binary Pattern e FUNED. / Digital images are often corrupted by noise and distorted by the acquisition process. The fuzzy set theory and fuzzy logic are an alternative more appropriate to deal with these uncertainties, in comparison with conventional treatment based on traditional logic (crisp). This work proposes a new methodology for the analysis of micro-patterns of digital images based on fuzzy numbers. A micro-pattern is the structure of the gray-level pixels within a neighborhood and can describe the spatial context of the image, such as edge, texture, line, corner and more complex patterns. In the literature of computer vision, some approaches have been developed to extract these features, such as Texture Unit (TU), Local Binary Pattern (LBP) and Fuzzy Number Edge Detector (FUNED). This work presents a new method that models the distribution of the gray levels of a micro-pattern as a fuzzy set, and based on the membership functions used generates fuzzy-codes that represent the membership degree of each neighbor pixel neighbor with gray-levels near of the central pixel. The proposed methodology is called Local Fuzzy Pattern (LFP) and is applied in the texture analysis by using a sigmoid (LFP-s), a symmetrical triangular (LFP-t) function and Gaussian function (LFP-g) for calculating the membership degree of a central pixel of a neighborhood. To evaluate the performance of the proposed technique were used two database, whose images were randomly sampled. After processing these images by the LFP-s, LFP-t, LFP-g and LBP approaches, it was compared the hit-rate reached by using the Chi-square distance. In the experiments also evaluated the computational effort of the LFP and surpasses the LBP that the different tests. The results show that the LFP-s is efficient to describe texture and that it surpasses the LBP in different tests. This work also demonstrates that the proposed formulation for the LFP is a generalization of previously published techniques such as Texture Unit, LBP and FUNED.

Neste trabalho é proposto um sistema de auxílio ao diagnóstico do câncer de mama para detecção de lesões não palpáveis de mama através da utilização de atributos de textura. O trabalho é composto de 3 etapas: segmentação, caracterização e detecção. Na etapa de segmentação foi realizado a segmentação da região mamária de todo o mamograma utilizando técnicas de morfologia matemática. Na etapa de caracterização foram extraídos 19 medidas de textura, 13 atributos de Haralick e 6 baseados na Transformada Wavelet, calculadas a partir de regiões de interesse contendo lesões mamárias e regiões normais. Foram selecionados os melhores atributos utilizando a distância Jeffries Matusita e classificados utilizando um classificador K-NN. Na etapa de detecção foi aplicado o algoritmo desenvolvido a uma base de imagens de lesões não palpáveis de mama. Por fim, os resultados obtidos são apresentados e discutidos a partir de tabelas e curvas ROC e FROC. Os resultados obtidos na detecção das lesões não palpáveis foram de 80% de sensibilidade e 1.47 FP/imagem utilizando os atributos de Haralick e 70% de sensibilidade e 1.96 FP/imagem utilizando os atributos baseados na Transformada Wavelet. / In the present work, a computer aided diagnosis system based on texture features has been proposed to aid in the diagnosis of non palpable breast lesions. The work is composed of 3 main stages: segmentation, characterization and detection. In the segmentation stage, the breast region is segmented from the whole mamogram using mathematical morphology techniques. In the characterization stage were extracted 19 textures measures, 13 from Haralick\'s features and 6 based from Wavelet Transform. These features were calculated from regions of interest containing breast lesions and normal breast regions. Were selected the best features using Jeffries Matusita distance. The images were classiffied using K-NN classifier. In the detection stage the algorithm developed was applied to a image database containing non palpable breast lesions. At the end, the results were presented and discussion was made upon tables and ROC-FROC curves. The results obtained were sensitivity = 80% with 1.47 FP/image with Haralick\'s features and sensitivity = 70% and 1.96 FP/image with features based on Wavelet Transform.

Orientadores: Konradin Metze, Irene Gyongyver Heidemarie Lorand-Metze / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas / Made available in DSpace on 2018-08-16T09:21:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferro_DanielaPeixoto_M.pdf: 1415087 bytes, checksum: 6c36767b70dc498a2f9f0496b243498a (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Características da textura nuclear, realizadas por análise de imagem computadorizada, tem proporcionado informação prognóstica importante em várias neoplasias. Recentemente, a dimensão fractal (DF) da cromatina tem se mostrado um fator independente de prognóstico na leucemia linfóide aguda, no melanona maligno, em carcinomas epidermóides orais e linfomas.Neste estudo nós investigamos a influência da DF da cromatina na sobrevida de pacientes com mieloma múltiplo. Foram estudados 67 pacientes da nossa instituição tratados de acordo com o Grupo de Estudo Brasileiro de mieloma múltiplo. O diagnóstico foi feito pelos critérios do "International Myeloma Working Group". Foi realizado citogenética, eletroforese de proteínas, urina I, com a pesquisa de proteína monoclonal, avaliação da função renal e cálcio sérico. Para o estadiamento, utilizamos o índice prognóstico internacional (ISS). Para cada paciente, foram analisados pelo menos 40 núcleos de esfregaços de medula óssea corados com May-Grünwald-Giemsa. A DF foi determinada com imagens transformadas em escala de cinza pelo método Minkowski-Bouligand estendido para três dimensões. O "goodness-of-fit" da DF foi estimado pelos valores de R² em gráficos log-log. A influência dos parâmetros estudados de sobrevida dos pacientes foi analisada pelos métodos Kaplan-Meier e pela regressão de Cox. A idade média dos pacientes foi de 56 anos. Segundo o ISS, 14% dos pacientes eram do estádio I, 39% eram de estádio II e 47% eram de estádio III. A análise citogenética revelou dois pacientes com alterações do cromossomo 13, dois com translocações envolvendo o cromossomo 14 (em um caso, juntamente com -17) e um paciente com hipodiploidia. Fatores de risco adicional foram encontrados em 62% dos pacientes. Na análise univariada, tanto a DF, quanto o goodness-of-fit foram fatores prognósticos, este último após estratificação pelo ISS. Alta dimensão fractal e baixo "goodness-of-fit" indicaram um pior prognóstico. Na regressão multivariada de Cox, DF, R², ISS e aberrações cromossômicas entraram no modelo final, que mostrou-se estável em um estudo reamostragem bootstrap. Em resumo, as características fractais da cromatina em citologia de rotina revelaram informações relevantes no prognóstico dos doentes com mieloma múltiplo. / Abstract: Nuclear texture features, analyzed by computerized image analysis, has provided important prognostic information in several neoplasias. Recently, the fractal dimension (FD) of the chromatin structure has shown to be an independent prognostic factor in lymphoblastic leukemia acute,in malignant melanoma, in oral squamous cell carcinomas and linfomas. In this study we investigated the influence of the FD of chromatin on survival of patients with multiple myeloma. We studied 67 patients from our Institution treated in the Brazilian Multiple Myeloma Study Group. The diagnosis was confirmed by the criteria of International Myeloma Working Group. Was performed cytogenetic protein electrophoresis, urine I, with the research of protein monoclonal, assessment of renal function and serum calcium.The international Prognostic Index (ISS) was used for staging. For every patient, images of at least 40 nuclei from May-Grünwald-Giemsa stained bone marrow smears were analyzed. FD was determined in gray-scale transformed images by the Minkowski-Bouligand method extended to three dimensions. Goodness-of-fit of FD was estimated by the R2 values in the log-log plots. The influence of parameters studied patients survival was analyzed by Kaplan- Meier and Cox regression. Median age of the patients was 56 years. According to ISS, 14% of the patients were stage I, 39% were stage II and 47% were stage III. Cytogenetic analysis revealed two patients with alterations of chromosome 13, with two translocations involving chromosome 14 (in one case with -17) and one patient with hypodiploid. Additional risk factors were found in 62% of patients. In the univariate analysis FD as well as its goodness-of-fit were prognostic factors, the latter after stratifying for the ISS stage. Higher FD dimension or lower goodness-of-fit indicated a poor prognosis. In the multivariate Cox-regression, FD, R2, ISS stage and chromosomal aberrations entered the final model, which showed to be stable in a bootstrap resampling study. In short, fractal characteristics of the chromatin in routine cytology reveal relevant prognostic information in patients with multiple myeloma. / Mestrado / Biologia Estrutural, Celular, Molecular e do Desenvolvimento / Mestre em Fisiopatologia Médica

Orientador: Irene Gyöngyver Heidemarie Lorand-Metze / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas / Made available in DSpace on 2018-08-18T10:34:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vido_JoyceRico_M.pdf: 733870 bytes, checksum: d5a56d9b376e9b0ddadbf12bf5c2b264 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A contagem de blastos na medula óssea (MO) é um parâmetro essencial para a classificação e prognóstico das síndromes mielodisplásicas (SMD). No entanto, neste grupo de doenças clonais há um alto grau de atipias de células hematopoiéticas da MO podendo ser difícil classificar com precisão os blastos mielóides. Nosso objetivo foi investigar se a análise de imagem computadorizada de esfregaços de citologia de rotina corados com May-Grünwald-Giemsa seria capaz de caracterizar estas células. Precursores mielóides imaturos foram digitalizados e as imagens segmentadas de forma interativa usando esfregaços de MO: 30 casos de SMD recém-diagnosticados (15 RCMD, 11 AREB, 4 AR / ARSA) e 19 casos de MO normal. A classificação morfológica das células foi feita por consenso de dois observadores. A distribuição da cromatina nuclear foi analisada por variaveis de morfometria geomatrica, variáveis derivadas da matriz de co-ocorrência e dimensão fractal (DF) para verificar sua utilidade na classificação destas células. Entre as 15 variáveis estudadas, todas, exceto área nuclear e homogeneidade local foram capazes de distinguir os blastos de promielócitos normais. Precursores atípicos mielóides que morfologicamente lembravam mieloblastos apresentaram valores intermediários entre blastos e promielócitos de acordo com 5 variáveis e foram classificados como promielócitos por mais 7 variáveis. A área nuclear não foi significativamente diferente entre os diversos tipos de células. Precursores mielóides atípicos imaturos da MO podem ser difíceis de classificar corretamente em citologia de rotina. Eles podem ser blastos com maturação anormal ou promielócitos atípicos. Como mudanças de textura da cromatina nuclear refletem a remodelação dinâmica da cromatina, a análise das variáveis obtidas pode ser útil para classificar objetivamente precursores imaturos mielóides nas SMD / Abstract: Bone marrow (BM) blast count is an essential parameter for classification and prognosis of myelodysplastic syndromes (MDS). However, in this group of clonal disorders a high degree of atypias in bone marrow hemopoietic cells may be found so that it may be difficult to quantify precisely myeloid blasts. Our aim was to investigate whether computerized image analysis of routine cytology would be able to characterize these cells. In May-Grünwald-Giemsa stained BM smears of 30 newly diagnosed MDS (15 RCMD, 11 RAEB, and 4 RA/RARS) patients and 19 cases of normal BM, blasts, promyelocytes and atypic myeloid precursors were digitalized and interactively segmented. The morphologic classification of the cells was done by consensus of two observers. Nuclear morphometry and texture features derived from the co-occurrence matrix and fractal dimension (FD) were calculated. Among the 13 variables studied, all except nuclear area and local homogeneity were able to distinguish blasts from promyelocytes. Atypic myeloid precursors that morphologically resembled myeloblasts showed intermediate values between blasts and promyelocytes according to 5 variables and were classified as promyelocytes by another 7 variables. Nuclear area was not significantly different among the cells. BM atypical immature myeloid precursors may be difficult to classify correctly in routine cytology. They could be abnormally maturing blasts or atypical promyelocytes. As nuclear texture changes reflect chromatin remodeling dynamics, the analysis of the variables obtained by image analysis may be useful to objectively classify immature myeloid precursors in MDS / Mestrado / Biologia Estrutural, Celular, Molecular e do Desenvolvimento / Mestre em Fisiopatologia Médica