COLLAB UVV

1. COLLAB UVV
2. Teses e Dissertações
3. Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas
4. Dissertação de Mestrado

Title:	Cell Profiler: ferramenta para padronização de diagnóstico do carcinoma papilífero da tireóide
Authors:	Pombo, Bruno Hosken
metadata.dc.contributor:	Lenz, Dominik
Keywords:	CellProfiler® - CellProfilerAnalyst® - Tireóide - Carcinoma papilífero de tireóide
Issue Date:	17-Apr-2015
Abstract:	O CellProfiler (CP) é um software de análise de imagem modular, livre e de fácil manuseio, capaz de analisar milhares de células em poucos minutos. Quando associado com a CellProfilerAnalyst (CPA), um software que faz alto dimensionamento da imagem utilizando as informações do próprio CP, pode ser aplicado para o diagnóstico de inúmeras doenças. Como o carcinoma papilífero da tireóide (CPT) representa cerca de 80% de todos os tumores malignos da tireóide, o presente estudo propôs a utilização dos softwares CP e CPA no diagnóstico de CPT. Foram selecionadas amostras de biópsia de tireóide por punção aspirativa por agulha fina (PAAF) de pacientes com CPT e amostras de bócio nodular benigno que apresentavam áreas adjacentes de tecido normal. O tecido foi depositado em uma lâmina de vidro, fixado em álcool 95% e corado por Papanicolau. Através da câmera de luz acoplada na ocular do microscópio óptico, as imagens das lâminas coradas foram salvas, sendo catalogadas e armazenadas em um banco de dados digital. Essas imagens foram processadas pelo CP que fez a identificação dos parâmetros morfológicos dos núcleos e preparou o arquivo em algoritmos para ser utilizado pelo CPA. Foram geradas 1339 imagens digitais das quais, foram selecionadas 698 imagens, sendo 349 imagens de células normais de tireóide e 349 imagens de células de carcinoma papilífero da tireóide. Isso garantiu um total de 1060 núcleos que correspondem a 560 núcleos das células de carcinoma papilífero e 500 núcleos das células normais de tireóide. Foi alcançada uma acurácia de 94,7%. Dentre os 560 núcleos classificados como positivos, 09 foram falsos positivo e dentre os 500 núcleos classificados como negativos 54 falsos negativo. A sensibilidade e especificidade do teste diagnóstico foram de 0,903 e 0,982 respectivamente. Obteve-se um valor preditivo positivo (VPP) de 0,98 e um valor preditivo negativo (VPN) de 0,90. A razão de verossimilhança positivo (LR+) foi de 50,17 e uma razão de verossimilhança negativa (LR-) foi de 0,098. Isso demonstra que o desempenho do teste diagnóstico foi adequado para diagnosticar o CPT.
URI:	https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/185
Appears in Collections:	Dissertação de Mestrado

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