COLLAB UVV

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3. Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas
4. Tese de Doutorado

Título:	Classificação do grau histológico de malignidade em câncer de mama utilizando programas de análise automatizada de imagens e aprendizado de máquina
Autor(es):	Boasquevisque, Paulo César Ribeiro
Orientador(es):	Lenz, Dominik
Palavras-chave:	inteligência artificial - carcinoma - parâmetros histopatológicos - cellprofiler - tanagra
Data do documento:	7-Abr-2020
Resumo:	O câncer de mama é o tipo de câncer mais comum entre as mulheres correspondendo a 24,2% de todos os cânceres em estatísticas mundiais e a 29,7% no Brasil; é a principal causa de óbitos por câncer em mulheres brasileiras. A Inteligência Artificial tem sido cada vez mais utilizada como ferramenta de apoio no diagnóstico das doenças em geral; diversos algoritmos e protocolos tem sido propostos para o câncer de mama utilizando-se da ferramenta “machine learning”, que permite a análise automatizada de dados e imagens com diagnósticos e prognósticos seguros e confiáveis. A determinação do grau histológico do câncer de mama constitui um dos principais sistemas de graduação da malignidade do câncer de mama. O objetivo do estudo foi determinar o grau histológico de malignidade do câncer de mama de forma automatizada, baseado na associação de parâmetros histopatológicos convertidos em parâmetros quantitativos, utilizando-se do princípio de “machine learning” com os programas computacionais de livre acesso CellProfiler e Tanagra. O estudo foi composto por 224 mulheres portadoras de câncer de mama em seus tipos histológicos mas comuns, das quais foram obtidas 20 fotografias digitais no campo de grande aumento (40 X) de lâminas histológicas do tecido neoplásico obtido por cirurgia, sendo as imagens transferidas para o software CellProfiler e tratadas conforme algoritmo pré-determinado resultando em base de dados exportadas para o software Tanagra onde se procedeu a classificação automatizada do grau histológico de malignidade desses cânceres de mama que foi comparada com a classificação realizada por médico patologista. O índice Kappa de concordância entre os analisadores médico patologista e a análise automatizada realizada pelo software Tanagra foi de 0,91 para o score tubular, de 0,55 para o score nuclear e de 0,49 para o score índice mitótico. Para a classificação automatizada do grau histológico de malignidade o índice Kappa de concordância entre os analisadores foi de 0,55 correlacionando-se diretamente com a frequência de apresentação dos grupos de cada graduação na amostra analisada. O estudo representa uma das primeiras pesquisas utilizando softwares de livre acesso para diagnóstico do grau histológico de malignidade em câncer de mama e demonstrou ser factível e reprodutível a análise automatizada de parâmetros histopatológicos para esse diagnóstico, sendo a formação de uma ampla base de dados o fator determinante para adequada acurácia do método.
URI:	https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/543
Aparece nas coleções:	Tese de Doutorado

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