Percolação multidimensional e multiescala para quantificação de imagens histológicas de linfomas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Roberto, Guilherme Freire [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/151316
Resumo: Neste trabalho é apresentado um novo método para quantificar e classificar amostras de tecido de linfomas não-Hodgkin, baseado na teoria da percolação. O método consiste em associar abordagens multiescala e multidimensional para dividir a imagem em regiões menores e verificar a similaridade de cor entre pixels. Um algoritmo de rotulagem de aglomerados é aplicado em cada região de interesse para obter os valores de números de aglomerados, ocorrência de percolação e ocupação do maior aglomerado. O método foi testado em diferentes classificadores com o objetivo de diferenciar três diferentes grupos de linfomas não-Hodgkin. Os resultados obtidos (taxas de AUC entre 0,940 e 0,993) superaram os fornecidos por métodos consolidados na literatura e permitiram identificar as três classes de linfomas não-Hodgkin: linfoma de células do manto, linfoma folicular e leucemia linfoide crônica.
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