Análise e reconhecimento digital de formas biológicas para o diagnóstico automático de parasitas do gênero Eimeria

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Castañon, Cesar Armando Beltran
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: análise de formas; diagnóstico remoto; Eimeria; Eimeria.; extração de características; feature extraction; image processing; pattern recognition; processamento de imagens; reconhecimento de padrões; remote diagnosis; shape analysis
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-04112007-214902/

O gênero Eimeria compreende um grupo de protozoários da classe Coccidia que infecta uma grande variedade de hospedeiros. Um total de sete espécies distintas Eimeria podem infectar a galinha doméstica causando enterites com graves prejuízos econômicos. A identificação das espécies pode ser feita através da análise microscópica das diferentes características morfológicas dos oocistos, um dos estágios de desenvolvimento do parasita. Alternativamente, ensaios moleculares baseados na amplificação de alvos específicos de DNA também podem ser utilizados. Em ambos os casos, requer-se um laboratório especializado e, principalmente, pessoal altamente treinado. Neste trabalho é relatada uma abordagem computacional para a extração automática de características para a representação da forma das distintas espécies de Eimeria. Foram utilizadas imagens digitais do protozoário nas quais aplicou-se técnicas de processamento de imagens e visão computacional para sua representação morfológica, formando três grupos de características: medidas geométricas, caracterização da curvatura, e quantificação da estrutura interna. A morfologia dos protozoários foi representada por um vetor de características constituído por 14 dimensões, o qual constituiu o padrão de entrada para o processo de classificação. Para o reconhecimento dos padrões, foram usados dois classificadores Bayesianos, utilizando-se como funções de verossimilhança a Gaussiana e a de Dirichlet, respectivamente. O primeiro classificador apresentou as melhores taxas de acerto, enquanto o segundo demonstrou melhor desempenho segundo a análise por curvas ROC. Como prova de princípio de que o sistema poderia ser utilizado por usuários leigos para o diagnóstico à distância de parasitas, foi implementado o COCCIMORPH, um sistema de diagnóstico de Eimeria em tempo real. O sistema permite o envio de imagens via web, assim como o seu pré-processamento e classificação remotos, obtendo-se o resultado do diagnóstico em tempo real. Essa abordagem totalmente integrada e implementada é inédita para o diagnóstico de parasitas. Entre suas vantagens principais está o fato de que o diagnóstico pode ser obtido sem a necessidade do transporte físico de amostras biológicas para um laboratório de referência, evitando assim riscos de contaminação do ambiente. Para o treinamento do sistema, foram obtidas centenas de micrografias de cada uma das sete espécies de Eimeria que infectam a galinha doméstica. Essas imagens também foram usadas para a construção de um banco de acesso público de imagens (The Eimeria Image Database). Além disso, a metodologia de diagnóstico foi também aplicada e testada com onze espécies Eimeria de coelho doméstico. Com isso, foram gerados dados inéditos de morfometria, micrografias adicionais para o banco de imagens, e um sistema de classificação para esse conjunto adicional de parasitas. Finalmente, foram determinadas as distâncias entre as diferentes espécies de Eimeria, calculadas a partir dos dados morfométricos. As árvores de distância revelaram uma topologia muito similar com árvores obtidas a partir da inferência filogenética usando-se marcadores moleculares como o gene 18S de rRNA ou genomas mitocondriais.