Linha de pesquisa: Ciência de Dados

Resumo: Neste trabalho ´e proposto um m´etodo de segmenta¸c˜ao de canais ´osseos em imagens histol´ogicas de lˆamina inteira. O m´etodo faz uso de uma rede neural originalmente desenvolvida com o intuito de segmentar tumores derivados da cavidade oral em imagens histol´ogicas coradas com Hematoxilina e Eosina, e foi adaptado para o contexto de canais ´osseos. O conjunto de dados ´e composto por 65 imagens de lˆamina inteira extra´ıdas a partir do fˆemur de ratos saud´aveis da linhagem Wistar e coradas com Hematoxilina e Eosina. Com a ajuda de um especialista em histologia, as imagens foram analisadas e seus canais ´osseos foram manualmente marcados gerando um conjunto de m´ascaras bin´arias. As imagens de ambos os conjuntos (imagens originais e bin´arias) foram ent˜ao divididas em sub-imagens de 640x640 pixels de tamanho. A rede foi treinada e validada com 2037 sub-imagens. O treinamento contou ainda com uma estrat´egia de aumento de dados com sete poss´ı- veis varia¸c˜oes das imagens. O m´etodo foi avaliado comparando-se as regi˜oes segmentadas pela rede com as marca¸c˜oes do especialista. Foram calculadas a acur´acia, especificidade, sensibilidade, precis˜ao, Intersec¸c˜ao sobre Uni˜ao e f1-score das segmenta¸c˜oes resultantes. Al´em disso, foi feita uma compara¸c˜ao com outro m´etodo de segmenta¸c˜ao autom´atica de canais ´osseos encontrada na literatura. O m´etodo validado por este trabalho mostrou-se eficiente e superior ao m´etodo com o qual foi comparado, apresentando f1-score de 84,9% e Intersec¸c˜ao sobre Uni˜ao de 73,7%, al´em de bons resultados qualitativos

Link para a defesa: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ZmVhYjY0MTEtMjQ3M...