Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Rogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-
Orientador(a): Oliveira, Lucas Ferrari de, 1976-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
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:
Mamas - Câncer
Sistemas de reconhecimento de padrões
Processamento de imagens
Ciência da Computação
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/73470
Resumo: Orientador: Lucas Ferrari de Oliveira
id UFPR_a77dfabcf2491c0f21ac8ebbeb123d0b
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/73470
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str
spelling Rogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-Ioshii, Sergio Ossamu, 1960-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaOliveira, Lucas Ferrari de, 1976-2022-05-27T14:27:11Z2022-05-27T14:27:11Z2021https://hdl.handle.net/1884/73470Orientador: Lucas Ferrari de OliveiraCoorientador: Sergio Ossamu IoshiiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 25/10/2021Inclui referências: p. 51-55Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Câncer é um grupo de doenças caracterizadas pelos crescimento e espalhamento de células anormais e pode levar à morte. Entre as mulheres, o Câncer deMama(BC) é o mais frequentemente diagnosticado. Por isso, o Sistema único de Saúde Brasileiro tem como foco estudar a doença e aprimorar todas as fases envolvidas no tratamento do BC. Um dos tipos invasivos de BC é parcialmente definido pelos Receptores de Hormônio (HR) e leva em conta a presença ou ausência do Receptor de Estrogênio (ER) e do Receptor de Progesterona (PR). Esses biomarcadores são detectados através de testes imunohistoquímicos (IHC) e normalmente são avaliados de forma manual, gerando um trabalho tedioso e custoso para patologistas e histopatologistas que rotineiramente pedem por uma segunda opinião. Uma forma de contornar esse problema, é criar e desenvolver sistemas automatizados ou semi-automatizados que auxiliem como essas segundas opiniões. Dessa forma, uma nova base de Whole Slide Images (WSI) e seus blocos é criada a partir de lâminas IHC do tipo H-DAB de 135 pacientes. Além disso, um sistema semi-automático de score para os Conjuntos ER e PR de imagens é desenvolvido utilizando passos de pré-processamento, como equalização de histograma, limiarização e separação de cores, passos de extração de caraterísticas, como histogramas HSV, histograma CLBP e estatísticas GLCM, e um passo de classificação com o classificador SVM. Esses três passos alcançaram taxas de F1_score indo de 76,59% a 100% para as abordagens nível de paciente e bloco a bloco, respectivamente. Além de obter uma correlação positiva de Pearson igual a 1 (um) com a reavaliação do patologista para a abordagem bloco a bloco.Abstract: Cancer is a group of diseases characterized by the uncontrolled growth and spread of abnormal cells that can lead to death. For women, Breast Cancer (BC) is the most frequently diagnosed cancer. That is why the Brazilian National Unified Health System (SUS) is focused on studying the disease and improving all the phases included in dealing with BC. One type of invasive BC is partly defined by the Hormone Receptor (HR) status, accounting for the presence or absence of the Estrogen Receptor (ER) and the Progesterone Receptor (PR). These biomarkers are detected through the Immunohistochemistry (IHC) slide test and are traditionally assessed manually, generating a tedious and time-consuming task for pathologists and histopathologists, which routinely ask for second opinions. One way to overcome this problem is to create and develop automatic or semi-automatic scoring systems to function as these second opinions. Therefore, a new public dataset of Whole Slide Images (WSIs) and its patches is created from digitized H-DAB IHC slides regarding 135 patients. Also, a semi-automatic scoring system for the ER and the PR Image Sets is developed utilizing preprocessing steps, such as histogram equalization, thresholding, and color separation, feature extraction steps, such as HSV histograms, CLBP histogram, and GLCM statistics, and a classification step with the SVM classifier. These three steps, achieved F1_score rates ranging from 76,59% to 100% for the patient level and the patch by patch approaches, respectively. Besides reaching a positive Pearson's correlation with the pathologist reevaluation equals 1 for the patch by patch approach.1 recurso online : PDF.application/pdfMamas - CâncerSistemas de reconhecimento de padrõesProcessamento de imagensCiência da ComputaçãoSemi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer imagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisengreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - JOHANNA ELISABETH ROGALSKY11.pdfapplication/pdf2022912https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/73470/1/R%20-%20D%20-%20JOHANNA%20ELISABETH%20ROGALSKY11.pdf5b10c86a225d2a1f74674cb8ac90544eMD51open access1884/734702022-05-27 11:27:11.365open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/73470Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082022-05-27T14:27:11Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
title Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
spellingShingle Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
Rogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-
Mamas - Câncer
Sistemas de reconhecimento de padrões
Processamento de imagens
Ciência da Computação
title_short Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
title_full Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
title_fullStr Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
title_full_unstemmed Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
title_sort Semi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer images
author Rogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-
author_facet Rogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Ioshii, Sergio Ossamu, 1960-
Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática
dc.contributor.author.fl_str_mv Rogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Oliveira, Lucas Ferrari de, 1976-
contributor_str_mv Oliveira, Lucas Ferrari de, 1976-
dc.subject.por.fl_str_mv Mamas - Câncer
Sistemas de reconhecimento de padrões
Processamento de imagens
Ciência da Computação
topic Mamas - Câncer
Sistemas de reconhecimento de padrões
Processamento de imagens
Ciência da Computação
description Orientador: Lucas Ferrari de Oliveira
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-05-27T14:27:11Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-05-27T14:27:11Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/73470
url https://hdl.handle.net/1884/73470
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 1 recurso online : PDF.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/73470/1/R%20-%20D%20-%20JOHANNA%20ELISABETH%20ROGALSKY11.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 5b10c86a225d2a1f74674cb8ac90544e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv informacaodigital@ufpr.br
_version_ 1847526293659189248

Registros relacionados