Detecção de apoptose em tecido renal de ratos empregando microscopia luz e software de análise de imagem livre com subsequente aprendizagem de máquina

Macedo, Nayana Damiani

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DC Field	Value	Language
dc.contributor	Lenz, Dominik	-
dc.contributor.author	Macedo, Nayana Damiani	-
dc.date.accessioned	2020-10-02T13:46:12Z	-
dc.date.available	2020-10-02T13:46:12Z	-
dc.date.issued	2017-01-25	-
dc.identifier.uri	https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/226	-
dc.description.abstract	O presente estudo propõe uma abordagem automatizada empregando aprendizado da máquina na quantificação de células em vias de morte celular de acordo com a fragmentação do DNA. Utilizou-se um total de 17 imagens de amostras de lâminas histológicas de rim de ratos Wistar machos. As lâminas foram fotografadas na objetiva de 40x utilizando microscópio Axio Zeiss Vert.A1 com câmera acoplada Anisio Cam MRC Zeiss e software Zen 2012. As imagens foram analisadas utilizando CellProfiler (versão 2.1.1) e CellProfiler Analyst, ambos softwares de código aberto. Dos 10.378 objetos, 4.970 (47,9%) foram identificados como TUNEL positivos, e 5.408 (52,1%) foram identificados como TUNEL negativo. Em média, os valores de sensibilidade e especificidade da abordagem de aprendizagem da máquina foram 0,80 e 0,77, respectivamente. Citometria de imagem forneceu uma alternativa analítica quantitativa para os métodos qualitativos tradicionais mais comumente empregados nos estudos.	pt_BR
dc.description.sponsorship	Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (FAPES)	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Citometria de tecido	pt_BR
dc.subject	Detecção automatizada	pt_BR
dc.subject	Análise de imagem	pt_BR
dc.subject	Aprendizado da máquina	pt_BR
dc.subject	Análise de tecido	pt_BR
dc.subject.vocabulary	CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIA	pt_BR
dc.subject.vocabulary	CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICA	pt_BR
dc.title	Detecção de apoptose em tecido renal de ratos empregando microscopia luz e software de análise de imagem livre com subsequente aprendizagem de máquina	pt_BR
dc.type	Dissertation	pt_BR
dc.publisher.country	brasil	pt_BR
dc.description.resumo	The current study proposes an automated machine learning approach for the quantification of cells in cell death pathways according to DNA fragmentation. A total of 17 images of kidney histological slide samples from male Wistar rats were used. The slides were photographed using an Axio Zeiss Vert.A1 microscope with a 40x objective lens coupled with an AxioCam MRC Zeiss camera and Zen 2012 software. The images were analyzed using CellProfiler (version 2.1.1) and CellProfiler Analyst open-source software. Out of the10,378 objects, 4,970 (47,9%) were identified as TUNEL positive, and 5,408 (52,1%) were identified as TUNEL negative. On average, the sensitivity and specificity values of the machine learning approach were 0.80 and 0.77, respectively. Image cytometry provides a quantitative analytical alternative to the more traditional qualitative methods more commonly used in studies.	pt_BR
Appears in Collections:	Dissertação de Mestrado

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