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Processamento de amostras fecais e desenvolvimento da tecnica de analises de imagens por computador, para o diagnostico das enteroparasitoses / Processing of samples feces and development of the technique of analyses of images for computer, for the diagnosis of the enteroparasitoses

Orientador: Alexandre Xavier Falcão / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-08-11T18:50:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2008 / Resumo: No presente trabalho, averiguamos sobre processamentos de amostra fecal, desenvolvimento e avaliação de um sistema de computador para análise de imagem parasitária. Observamos que a etapa de processamento de fezes consistiu a etapa crítica, mas, essencial para o fornecimento de estruturas parasitárias limpas, com reduzida quantidade de microimpurezas fecais, ao sistema de análise por computador. Algumas técnicas parasitológicas convencionais, utilizando ou não kits comerciais, foram estudadas, e a de TF-Test (Three Fecal Test) apresentou menor teor de microimpurezas no final de processamento fecal. Todavia, este teor de microimpurezas era ainda muito grande, sendo ainda inadequado para análise computacional. Modificações foram introduzidas à técnica de TF-Test, com coloração dos componentes do sedimento fecal, utilizando um corante desenvolvido à base de Lugol, e seguido por degradação alcalina de microimpurezas, com uma solução clarificadora, previamente padronizada. Assim, a técnica de TF-Test Modificada contribuiu para o fornecimento de parasitos com poucas microimpurezas. O desenho do protótipo do sistema computacional para a análise de imagens incorporou: a técnica de TFTest Modificada; um microscópio óptico adaptado a uma bomba sucção peristáltica para conduzir uma alíquota de suspensão fecal processada à uma lâmina ou câmara tubular, onde estruturas parasitárias ou não apareciam em imagem; uma câmera digital; um monitor de vídeo para regulagem e captura de imagens; e um computador. Um banco de imagens foi construído, após coletas de amostras fecais foram efetuadas previamente em 4 regiões diferentes (Campinas, Botucatu, Avaré e Piraju) do estado de São Paulo, onde as enteroparasitoses são prevalentes. Os procedimentos de biossegurança e controle de qualidade contribuíram para que a perda da amostra fecal fosse pequena, não ultrapassando de 8%. Foi obtido um total de 16 espécies parasitárias, constituídos de helmintos e protozoários, e estes proveram uma coleção de 1.126 imagens ao computador. Ademais, o banco de imagens foi formado por informações adquiridas de 5.626 componentes parasitários e não parasitários, assim como, de dados sobre suas características de forma, textura e cor. A análise computacional baseou-se em um sistema de pipeline de técnicas de processamento de imagens, incluindo o uso de uma técnica denominada de Image-Foresting Transform (IFT). O pipeline consistiu em técnicas de segmentação de imagens para separar estruturas parasitárias e impurezas do fundo das imagens; em técnicas de extração para codificar características da forma, da cor e da textura dos parasitos; e em técnicas de reconhecimento e delineamento de imagens, visando distinguir parasitos de microimpurezas, de acordo com suas características próprias. A técnica de análise de imagens por computador (CIA) foi avaliada em comparação com a técnica de TF-Test Modificada de microscopia óptica, demonstrando alta sensibilidade de 95,3%, especificidade de 96,4%, e eficiência de 96,2 %. O conceito de concordância observada entre as duas técnicas estudadas foi de Quase Perfeito, em virtude do índice kapa (k) ter sido elevado, de 0,88. Esta técnica demonstrou ser altamente reprodutível, quando se ensaiaram em 10 diferentes ocasiões. Os achados deste trabalho apresentam perspectivas para industrialização do protótipo aqui desenvolvido, causando impacto na área de Saúde Pública, pois, no exame de fezes para população, há uma forte demanda de um sistema de automatização para detecção de enteroparasitos / Abstract: In the present study, we investigated on fecal sample processings, development and evaluation of a computer system for parasite image analysis. We observed that the fecal processing step was critical, but, essential for providing clean parasite structures, with reduced amount of fecal microdebris, to the system of computer analysis. Several conventional parasitologic techniques, using or not commercial kit, were studied, and TF-Test (Three Fecal Test) showed lower rate of microdebris at the end of fecal processing. However, this microdebris rate was still great, being unsuitable for computer analysis. The TF-Test technique was modified by staining the fecal sediment components, with a Lugol-based stain, followed by an alkaline degradation of fecal microdebris, using a clarifyer solution. So, the modified TF-Test technique became capable to supply parasite structure with little fecal microdebris. The prototype design of the computer system for the image analysis incorporated: the modified TF-Test technique; a optical microscope coupled to a peristaltic suction pump for leading an aliquot of processed fecal suspension to the tubular slide or chamber, where the parasite structures or microdebris appeared in tridimensional images; a digital camera; a video monitor to calibrate and capture images; and a computer. An image database was formed, after collecting fecal samples from prevalent regions (Campinas, Botucatu, Avaré and Piraju) of the State of São Paulo for enteroparasitosis. The total fecal sample loss was low, being less than 8%, since biosecurity and laboratory quality control protocols were frequently checked. A total of 16 parasite species were identified, consisting of helminths and protozoans, which provided a collection of 1.126 parasite images to the computer. Moreover, the image database was formed by information acquired from 5.626 parasite and nonparasite components, in addition to data on their shape characteristics, texture and color. The computational analysis was based on a pipeline of image processing techniques, including the use of a technique known as Image-Foresting Transform (IFT). The pipeline consisted of: a technique for image segmentation, in order to separate parasites and microdebris from background image; a technique for feature extraction to encode shape, color and texture characteristics of parasites; and techniques for pattern recognition and delineation, permitting to distinguish parasites from microdebris, according to their own features. The technique of computer image analysis (CIA) was evaluated in comparison with the optical microscope technique, named modified TF-Test, demonstrating a high sensitivity of 95,3%, specificity of 96,4% and efficiency of 96.2%. The agreement between two techniques was ranked as Almost Perfect, since the kappa (k) index has been high as much as 0.88. This technique proved to be reproducible, in a study, in which the assay was repeated 10 times, in different occasions. Our findings present good perspectives for the industrial production of the here developed prototype, causing impact on the Public Health area, since, in the fecal examination of the population, there is a strong demand for an automated system of enteroparasite detections / Doutorado / Doutor em Parasitologia

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/317787
Date29 August 2008
CreatorsGomes, Jancarlo Ferreira, 1960-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Falcão, Alexandre Xavier, 1966-, Guaraldo, Ana Maria Aparecida, Shimizu, Sumie Hoshino, Magalhães, Luiz Augusto, Amarante, Alessandro Francisco T. do
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Biologia, Programa de Pós-Graduação em Parasitologia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format93f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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