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https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/180
Título : | Detecção automática de Hipóxia em tecido renal marcado com HIF-1α |
Autor : | Buzin, Aline Rodrigues |
metadata.dc.contributor: | Lenz, Dominik |
Palabras clave : | HIF-1α - Hipóxia - Aprendizado da máquina - Análise de imagem |
Fecha de publicación : | 6-mar-2017 |
Resumen : | Objetivo: O objetivo deste estudo foi identificar o marcador HIF-1α utilizando a citometria de imagem e auxiliar na contagem das células positivas (com HIF-1α) e negativas (sem HIF-1α da mesma amostra. Metodologia: 17 imagens de tecidos renais de ratos da linhagem Winstar; Sendo no total 12.587 objetos (células) nas imagens para análise. As imagens adquiridas foram então analisadas através dos softwares livres CellProfiler (versão 2.1.1) e CellProfiler Analyst (versão 2.0). No software CellProfiler Analyst, houve uma separação com as classes do objeto, usando um classificador, sendo elas: 1) classe com HIF-1α e 2) classe sem HIF-1α. Resultados: Com os dados obtidos através de Score All, foi possível calcular o percentual de células que possuíam HIF-1α e das que não possuíam; Dos 12.587 objetos da amostra, 6.773 (54%) tinham HIF-1α e 5.814 (46%) não tinham HIF-1α. Sendo os dados de sensibilidade 0,90, especificidade 0,84 e desvio padrão 0,10 e 0,12. Conclusão: A pesquisa mostra que o software livre CellProfiler, através do microscópio de luz, foi capaz de identificar o marcador, realizar a aprendizagem da máquina, e posterior contagem e separação de células em classes distintas (com e sem marcador HIF-1α). |
URI : | https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/180 |
Aparece en las colecciones: | Dissertação de Mestrado |
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