Algoritmos de Segmentação para Aplicações Biomédicas

118 Pages·2017·3.5 MB·Portuguese

Catarina Isabel Cartaxo Pinheiro

Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica

[Nome completo do autor]

[Habilitações Académicas]

[Nome completo do autor]

[Habilitações Académicas]
Algoritmos de Segmentação para Aplicações Biomédicas

[Nome completo do autor]

[Habilitações Académicas]
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Biomédica
[Título da Tese]

[Nome completo do autor]

[D Hiassbeirlittaaççãõoe sp Aarcaa odbétmenicçaãso] do Grau de Mestre em
[Eng e nharia Informática]

[Nome completo do autor]
[ HabiliOtarçieõnetsa Adocra:d émJoicsaés M] anuel Fonseca, Professor Auxiliar com Agregação,
Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade

Nova de Lisboa
[Nome completo do autor]

Co-orientador: Leonardo Martins, Investigador, Faculdade de Ciências e
[ Habilitações Académicas]
Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa

[Nome completo do autor]

[ Habilitações Académicas]

Outubro, 2017
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Catarina Isabel Cartaxo Pinheiro

Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica

[Nome completo do autor]

[Habilitações Académicas]

[Nome completo do autor]

[Habilitações Académicas]

[Nome completo do autor]
Algoritmos de Segmentação para Aplicações Biomédicas

[Habilitações Académicas]

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Biomédica
[Título da Tese]
[Nome completo do autor]

[ Habilitações Académicas]

D issertação para obtenção do Grau de Mestre em
[Eng e[nNhoamriae Icnofmorpmleáttoic dao] autor]

[ Habilitações Académicas]

Orientador: José Manuel Fonseca, Professor Auxiliar com Agregação,
Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade
[Nome completo do autor]

Nova de Lisboa

[Habilitações Académicas]

Co-orientador: Leonardo Martins, Investigador, Faculdade de Ciências e

Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa
[Nome completo do autor]

[Habilitações Académicas]

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Outubro, 2017
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Algoritmos de Segmentação para Aplicações Biomédicas
Copyright © Catarina Isabel Cartaxo Pinheiro, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade
Nova de Lisboa.
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tribuição com objetivos educacionais ou de investigação, não comerciais, desde que seja dado
crédito ao autor e editor.
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“Vou ensinar-te e mostrar-te o caminho que deves seguir;
guiar-te-ei sem te perder de vista.”
Salmos 32:8

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Resumo
Atualmente, um dos maiores desafios associados à área da biologia relaciona-se com a
natureza e o comportamento dos mecanismos que regulam o ciclo celular.
O Laboratory of Biosystem Dynamics, estabelecido na Finlândia, conta com a colabora-
ção de um grupo de investigação interdisciplinar para realizar múltiplas medições single cell, in
vivo que servem de suporte a diversos estudos. Um dos principais objetivos destas investigações
consiste em testar e propor novas ferramentas computacionais e modelos estocásticos capazes de
descrever e possibilitar uma análise mais aprofundada de alguns dos mecanismos que regulam o
ciclo celular. Devido à sua simplicidade, fácil proliferação e manipulação, a Escherichia coli
torna-se o objeto ideal para estudar este tipo de fenómenos. Através da microscopia de contraste
de fase, uma técnica amplamente empregue na área da biologia e medicina, é possível observar,
com um elevado detalhe, organismos transparentes no seu estado natural.
Em muitos laboratórios de microbiologia, as imagens continuam a ser frequentemente
examinadas apenas por inspeção visual, o que pode tornar este processo extremamente subjetivo,
demorado e conduzir a conclusões erróneas. Assim sendo, o processamento computacional e a
análise de imagens são determinantes para obter informação estatisticamente relevante e fide-
digna. Em muitas aplicações de análise de imagem, a segmentação é a primeira, mais importante
e mais desafiadora etapa do processamento. Uma solução universal para a segmentação de célu-
las, aplicável a diferentes tipos de células e imagens, ainda não foi descrita. Por conseguinte,
novos algoritmos e abordagens de segmentação tem sido constantemente propostos e desenvol-
vidos.
No âmbito desta tese, um algoritmo otimizado de segmentação foi desenvolvido, apre-
sentado, testado e aplicado a um conjunto de imagens de contraste de fase da Escherichia coli. A
solução proposta, na maioria dos casos, provou ser mais precisa e menos demorada do que a
abordagem atualmente implementada pelo Laboratory of Biosystem Dynamics.

Palavras-chave: Segmentação, Escherichia coli, Microscopia de Contraste de Fase, Processa-
mento de Imagem.
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