Notícia

Ferramenta possibilita análise e seleção de grandes quantidades de imagens médicas

Divulgação

Fonte

UFC

Data

quarta-feira, 22 março 2017 19:30

Áreas

Processamento de Imagens. Imagens Médicas. Pesquisa Científica. Bioinformática.

Os pesquisadores Flávio Araújo e Romuere Silva, coordenados pela Profa. Dra. Fátima Sombra, do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará (UFC), desenvolveram uma ferramenta digital que auxilia na recuperação e análise de imagens científicas. Trata-se da plataforma pyCBIR, que foi criada em parceria com a cientista Dra. Daniela Ushizima, durante o período de doutorado-sanduíche na Universidade de Califórnia em Berkeley, Estados Unidos.

A pyCBIR consiste em um conjunto de métodos voltados para a caracterização e recuperação de imagens científicas. Segundo os pesquisadores, o funcionamento ocorre da seguinte forma: supondo-se que um usuário possua uma base com milhares ou milhões de imagens e necessite recuperar os arquivos que mais se assemelhem a determinada imagem-exemplo, a ferramenta irá retornar as imagens mais similares àquela utilizada por ele, que também definirá o número de imagens a ser apresentado pela ferramenta como resultado da consulta.

Exemplos de imagens-alvo e imagens recuperadas (Fonte: Divulgação, UFC)

 

A novidade poderá estar disponível para uso nos próximos meses. A ideia é lançar duas versões, sendo uma por linha de comando (que tem mais recursos e é adequada àqueles que possuem conhecimentos mais específicos em programação) e outra por interface gráfica (adequada a usuários comuns, possibilitando encontrar, em apenas alguns cliques, imagens semelhantes a uma imagem primária de consulta). O público-alvo serão cientistas que trabalham com grandes quantidades de imagens.

Um dos exemplos mais abordados foi o diagnóstico de câncer cervical do colo do útero. A partir de uma base de imagens de células cervicais, um patologista pode, utilizando a ferramenta, obter um pré-diagnóstico sobre determinada célula anômala ou cancerígena. A pesquisadora Daniela Ushimiza disponibiliza um capitulo intitulado “Detection and Classification of Cervical Cells” para explicar o processo de análise das imagens.

Após a captação e submissão da imagem-exemplo (no caso, imagem de uma célula) ao sistema, é possível avaliar quantas imagens saudáveis ou patológicas o sistema retornou. Caso a maioria das imagens retornada pelo sistema seja patológica, existe maior probabilidade de que a imagem-exemplo também seja patológica. O projeto foi intitulado “Visualização Científica e Visão Computacional para Aplicações não Tradicionais em Análise de Formas”. O objetivo dos pesquisadores agora consiste em continuar aperfeiçoando e desenvolvendo a plataforma para melhorar o sistema de arquivos e o método de buscas, para tornar a pyCBIR  mais eficiente.

Acesse o Capítulo intitulado “Detection and Classification of Cervical Cells”.

Fonte: UFC. Imagem: Divulgação.

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