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dc.contributorLenz, Dominik-
dc.contributor.authorMoscon, Leonardo Moreira-
dc.date.accessioned2020-09-29T17:12:50Z-
dc.date.available2020-09-29T17:12:50Z-
dc.date.issued2014-07-25-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uvv.br//handle/123456789/211-
dc.description.abstractTendo em vista o aumento da incidência do câncer de colo de útero no Brasil e no mundo, novas técnicas complementares vêm sendo estudadas para auxiliar os exames citopatológicos, a citometria de imagem automatizada tem demonstrado ser um método com elevadas taxas de sensibilidade e especificidade e de baixo custo podendo ser utilizado no diagnóstico citológico. O objetivo deste trabalho foi verificar o diagnóstico da citopatologia por imagem de células de colo de útero de forma reprodutível e automatizada utilizando programa livre em lâminas coradas por papanicolaou. Este estudo foi dividido em 2 ensaios experimentais, foram obtidas 15 amostras de lâminas de células de colo de útero, no ensaio experimental 01, coradas pela técnica de Papanicolaou e diagnóstico conhecido. As amostras foram divididas em 3 grupos de 5 laminas cada: células normais (CN), células com alterações de baixo grau (BG) e células com alterações de alto grau (AG). Imagens celulares foram produzidas criando um banco de dados de 167 imagens que analisadas pelo cellprofiler utilizado algoritmo desenvolvido permitiu a identificação morfológica nuclear e citoplasmática e determinação de medidas quantitativas para cada imagem. Com os dados numéricos gerados o cellprofiler analyst (CPA) foi treinado para classificar automaticamente os 3 tipos de classes celulares. No ensaio experimental 02 a partir da amostra de 30 lâminas foram produzidas 244 imagens de 885 células que foram classificadas com o CPA e compradas com a citopatologia. Foram observados elevadas taxas de especificidade e sensibilidade nos grupos: CN-BG (99%,99%) e CN-AG (98%,97%) respectivamente enquanto que a especificidade e sensibilidade no grupo BG-AG foi (78%, 79%) respectivamente. O presente estudo baseou-se na identificação de um método de diagnóstico e diferenciação celular automatizado utilizando software livre. Neste contexto, os benefícios para a população inclusa neste estudo ainda foram experimentais, mas visualizaram sua aplicação em rotinas laboratoriais a médio e longo prazo.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Espírito Santo (FAPES)pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectPapanicolaupt_BR
dc.subjectCélulas de colo de úteropt_BR
dc.subjectCellprofilerpt_BR
dc.subjectCitometria de imagem automatizadopt_BR
dc.subject.vocabularyCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIApt_BR
dc.subject.vocabularyCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICApt_BR
dc.titleUtilização do cellprofiler como ferramenta no diagnóstico citopatológico de células de colo de úteropt_BR
dc.typeDissertationpt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.description.resumoThe incidence of cervical cancer in Brazil and the world is increasing. New complementary techniques have been developed to verify the diagnosis of cytopathology. Image cytometry has proven high rates of sensitivity and specificity and low cost and can be used in cytological diagnosis. The objective of this study was to perform an automated reproducible analysis of cervix cells using cells stained with Papanicolaou and free software. This study was divided into two experimental tests, 15 samples of layers of cells of the cervix were obtained in 01 experimental protocol, stained by the Papanicolaou technique and known diagnosis. The samples were divided into 3 groups of 5 each laminae: normal cells (CN), cells with low grade alterations (BG) and cells with high grade alterations (GA). Cell images were produced by creating a database of 167 images analyzed by cellprofiler identifying nuclei and cytoplasm of each cell and quantifying numerous parameters for each object respectively. With the numerical data generated cellprofiler the analyst has been trained to automatically identify and differ three classes of cells. In the experimental protocol 02 from the sample of 30 slides were produced 244 images from 885 cells that were classified with the CPA and compared with the diagnosis of cytopathology. CN-BG (99%, 99%) and CN-Ag (98%, 97%) respectively, while the specificity and sensitivity to BG-AG group was (78% 79: high levels of specificity and sensitivity were observed in the groups %) respectively. The present study was based on the identification of diagnostic and automated cell differentiation using free software. In this context, the benefits for the population included in this study were still experimental, but viewed their application in laboratory routines in the medium and long term.pt_BR
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