Segmentação automática de limagens de células cancerígenas obtidas por fluorescência

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Tipo
TCC
Data de publicação
2022-06-09
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Souza, Artur Falci Antonon de
Orientador
Menezes, Mário Olimpio de
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Programa
Resumo
O processo de criação de novos marcadores tumorais é um processo extenso e custoso, em todos os sentidos. Uma das etapas desse processo é a coleta de imagens, utilizando a técnica de fluorescência, em culturas tridimensionais de células cancerígenas. Somente nessa etapa são gastas diversas horas somente fazendo o trabalho manual de segmentação e anotação das bioimagens. Nesse estudo é proposto uma automação dessa etapa através de algoritmos e diferentes técnicas de computação visual e redes neurais convolucionais para aumentar a precisão e qualidade, assim como acelerar o processo de pesquisa e desenvolvimento de radiofármacos em geral.
The creation and development of new tumor markers is a costly and arduous process. One of the steps within this process is to capture, segment and annotate the fluorescent images of the cell nucleus in tridimensional cultures. This only step is a time and labor-intensive task, if done manually. In this paper, an automation by using different visual computing and convolutional neural networks methods is proposed, to speed the whole process, while also enhancing the precision and scalability of the development of new radiopharmaceutical drugs.
Descrição
Palavras-chave
visão computacional , redes neurais convolucionais , segmentação de imagens , marcadores tumorais , fluorescência , visual computing , convolutional neural networks , image segmentation , tumor markers , fluorescence
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