Entropias fuzzy e multidimensionais para quantificação de imagens histológicas colorretais

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, Luiz Fernando Segato dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Entropia amostral; Entropia de Shannon; Abordagem multiescala; Abordagem multidimensional; Função Fuzzy; Câncer colorretal; Sample entropy; Shannon entropy; Multiscale approach; Multidimensional approach; Fuzzy functions; Colorectal cancer
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/154194

Neste trabalho são apresentados dois novos métodos para calcular as entropias de imagens coloridas. Os métodos foram baseados nas entropias Amostral e de Shannon com associações de abordagens multiescala e multidimensional. Os modelos foram aplicados para quantificar e classificar imagens histológicas H&E de câncer colorretal. A abordagem multiescala foi definida com observações em janelas de diferentes tamanhos e variações da tolerância para determinar a similaridade de padrões. A estratégia multidimensional foi definida considerando cada pixel da imagem colorida no padrão RGB como um vetor n-dimensional, o qual foi analisado a partir da distância de Minkowski. A entropia Amostral também contemplou uma estratégia Fuzzy, uma função gaussiana para verificar as pertinências das distâncias das janelas. Os resultados foram métodos capazes de computar as similaridades entre pixels contidos em janelas de diversos tamanhos, bem como as informações presentes nos canais de cores. O poder de quantificação de cada modelo foi testado em uma base pública de imagens colorretais H&E, composta pelas classes benigna e maligna. Os resultados foram dados como entradas para classificadores de diferentes categorias e analisados via validação cruzada k-folds, com k=10. Os desempenhos indicaram que a associação proposta foi capaz de distinguir os grupos benigno e maligno, com valores que superaram os resultados obtidos com importantes técnicas disponíveis na literatura. O melhor desempenho foi uma AUC de 0,952, resultado que é relevante principalmente quando consideramos as dificuldades da prática clínica para separar os grupos estudados.