Segmentação de núcleos em células cervicais obtidas em exames de Papanicolaou.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Diniz, Débora Nasser
Orientador(a): Souza, Marcone Jamilson Freitas, Bianchi, Andrea Gomes Campos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Segmentação de núcleos
Células cervicais
Árvore de decisão
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/11758
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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Este é um passo importante na construção de uma ferramenta computacional para ajudar os citopatologistas a identificarem alterações celulares a partir de exames de Papanicolaou. Para detectar esses núcleos propomos duas abordagens, a primeira baseada em Iterated Local Search (ILS) e a segunda em Árvore de Decisão (DT). O objetivo é melhorar a assertividade do exame e reduzir a carga de trabalho do profissional. As duas abordagens utilizam características de uma região da imagem para identificar um núcleo. Para ambas, foi necessário fazer um pré-processamento das imagens para dividí-las em regiões a serem analisadas. Para isto, foram utilizados os algoritmos Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) e Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). No ILS, foi feita uma investigação para saber quais dessas características são relevantes para a identificação dos núcleos. O pacote irace foi utilizado para fazer a calibração automática dos parâmetros do ILS. Já para a DT proposta, foi construída uma base de dados com todas as características extraídas das regiões e feita uma seleção das mais importantes por meio de uma matriz de correlação. Com essas características selecionadas foi feito o treinamento. Por fim, as abordagens propostas foram comparadas entre si e com outros métodos da literatura segundo as métricas revocação, precisão e F1, usando-se o banco de dados ISBI Overlapping Cytology Image Segmentation Challenge (2014). Os resultados obtidos mostraram a superioridade da abordagem via DT sobre o ILS em todas as métricas, assim como sua superioridade sobre todos os outros métodos da literatura com relação às métricas F1 e revocação.Applications with Noise (DBSCAN) algorithms were used. In ILS, an investigation was made to know which of these characteristics are relevant for nucleus identification. The irace package was used to calibrate ILS parameters automatically. Besides, for the DT model, this work extracted several features from the regions in order to select the best characteristics that represent a nucleus region. The selection was made utilizing a correlation matrix, and the chosen features were used to train the model. Finally, the proposed approaches were compared with each other and with other methods in the literature according to recall, precision, and F1 metrics using the ISBI Overlapping Cytology Image Segmentation Challenge database (2014). The results showed the superiority of the DT approach over the ILS in all metrics. Also, the DT model presented better results for F1 and recall metrics over all other literature methods.Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 10/10/2019 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessSegmentação de núcleosCélulas cervicaisÁrvore de decisãoSegmentação de núcleos em células cervicais obtidas em exames de Papanicolaou.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8924https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/a15f90d8-791f-4a16-9eb4-d1bb31d3f6d6/download62604f8d955274beb56c80ce1ee5dcaeMD55falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/41d6daa4-17a4-4224-b938-31e37c0c9999/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52falseAnonymousREADlicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-80https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/d186aa40-b770-4108-8d52-5606c885c116/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53falseAnonymousREADlicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/2577d75a-8caf-4504-aa27-9c08a402c10f/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdfDISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdfapplication/pdf3008106https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/5ccde1e0-8f75-4187-9027-fc7ae250f14f/downloadad1e4ab83533a883d41916a8391aeac5MD51trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdf.txtDISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdf.txtExtracted texttext/plain113972https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/851d4087-217c-4317-801e-9eaf6ed860c8/downloadfdf8a0cdb03af1e6ec29211eecc5fe95MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3383https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/adc74dd0-0ec1-44de-a8db-45ba1a0413e2/download1830efeff1ec1dafa5cf30e5565bba19MD57falseAnonymousREAD123456789/117582024-11-10 12:27:24.171open.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/11758https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T15:27:24Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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