Comparação entre dois programas para análise de imagem aprendizado de máquina e subsequente classificação

Ribeiro, Gabrielly Pereira

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DC Field	Value	Language
dc.contributor	Lenz, Dominik	-
dc.contributor.author	Ribeiro, Gabrielly Pereira	-
dc.date.accessioned	2020-11-04T18:21:29Z	-
dc.date.available	2020-11-04T18:21:29Z	-
dc.date.issued	2019-06-10	-
dc.identifier.uri	https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/519	-
dc.description.abstract	No início dos anos 50, a citometria de fluxo foi desenvolvida como o primeiro método para análise celular quantitativa automatizada. No início dos anos 90, o primeiro equipamento para citometria de imagem (citometria por varredura a laser, CVL) tornou-se comercialmente disponível. Como a citometria de fluxo foi considerada o padrão-ouro, vários estudos descobriram que os resultados da citometria de fluxo e da CVL geraram resultados comparáveis. Um dos primeiros programas de análise de imagens que incluiu parâmetros morfológicos foi o ImageJ, publicado em 1997. Um dos mais recentes programas de análise de imagens que não se limitam a imagens de fluorescência é o software livre CellProfiler. Em 2008, o mesmo grupo publicou um novo software, o CellProfilerAnalyst. Uma parte do CellProfiler Analyst é um classificador supervisionado baseado em aprendizado de máquina que permite aos usuários realizar diagnósticos baseados em imagem, por exemplo, diagnóstico celular baseado em morfologia. Outro software livre relativamente novo para análise de imagens é o QuPath. O objetivo do presente estudo foi comparar dois programas gratuitos para a realização de análise de imagens, CellProfiler e QuPath, e a subsequente classificação baseada no aprendizado de máquina. Para este estudo, imagens de tecido renal foram analisadas e os objetos identificados foram classificados. As mesmas imagens foram carregadas em ambos os programas de software. Análise estatística avançada foi utilizada para comparar os dois métodos. O ensaio de Bland-Altman mostrou que todas as diferenças estavam dentro da média ± 1,96 * desvio padrão, ou seja, as diferenças são normalmente distribuídas, e os programas de software são comparáveis. Para as amostras analisadas (tecido renal corado com HIF e TUNEL), o uso do QuPath foi mais fácil, pois oferece análise de imagem sem processamento prévio das imagens (por exemplo, conversão em escala de cinza, intensidades invertidas) e um processo de aprendizado automatizado não supervisionado.	pt_BR
dc.description.sponsorship	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Citometria de imagem	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Diagnóstico celular	pt_BR
dc.subject.vocabulary	CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIA	pt_BR
dc.subject.vocabulary	CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICA	pt_BR
dc.title	Comparação entre dois programas para análise de imagem aprendizado de máquina e subsequente classificação	pt_BR
dc.type	Dissertation	pt_BR
dc.publisher.country	brasil	pt_BR
dc.description.resumo	In the early 1950s, flow cytometry was developed as the first method for automated quantitative cellular analysis. In the early 1990s, the first equipment for image cytometry (laser scanning cytometry, LSC) became commercially available. As flow cytometry was considered the gold standard, various studies found that the results of flow cytometry and LSC generated comparable results. One of the first programs for image analysis that included morphological parameters was ImageJ, published in 1997. One of the newer programs for image analysis that is not limited to fluorescence images is the free software CellProfiler. In 2008, the same group published a new software, CellProfilerAnalyst. One part of CellProfiler Analyst is a supervised machine-learning-based classifier that allows users to conduct imaging-based diagnoses, e.g., cellular diagnosis based on morphology. Another relatively new, free software for image analysis is QuPath. The aim of the present study was to compare two free programs for conducting image analysis, CellProfiler and QuPath, and the subsequent classification based on machine learning. For this study, images of renal tissue were analyzed, and the identified objects were classified. The same images were loaded in both software programs. Advanced statistical analysis was used to compare the two methods. The Bland-Altman assay showed that all of the differences were within the mean ± 1.96 * standard deviation, i.e., the differences are normally distributed, and the software programs are comparable. For the analyzed samples (renal tissue stained with HIF and TUNEL), the use of QuPath was easier because it offers image analysis without a previous processing of the images (e.g., conversion to grayscale, inverted intensities) and an unsupervised machine learning process.	pt_BR
Appears in Collections:	Ciências Farmacêuticas (Dissertações)

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