Notícia

Estudo identifica automaticamente doenças degenerativas em imagens

Fonte

UEM | Universidade Estadual de Maringá

Data

quinta-feira, 1 julho 2021 08:40

Áreas

Biomedicina. Computação. Diagnóstico. Inteligência Artificial.

Pesquisadores da Universidade Estadual de Maringá (UEM) identificaram de forma automática a presença de três doenças crônico-degenerativas a partir do reconhecimento de padrões em imagens de células do sistema nervoso entérico de animais de laboratório. O estudo, considerado inédito, mostra que o método proposto é capaz de reconhecer corretamente a ocorrência das doenças com taxas de: 89,3% para artrite reumatoide, 95,13% para diabetes e 98,45% para tumor de Walker (câncer).

“Atualmente, pesquisadores realizam análises manuais e repetitivas em suas imagens. Dessa forma, este estudo representa o primeiro de uma série que visa introduzir o uso de técnicas de aprendizagem de máquina e inteligência artificial em uma metodologia capaz de apoiar estudos que abordam o sistema nervoso entérico”, explicou um dos pesquisadores, Gustavo Zanoni Felipe, aluno de mestrado em Ciência da Computação na UEM.

Os resultados podem se tornar bastante úteis para futuro apoio ao diagnóstico médico em humanos. “Já existem doenças diagnosticadas a partir da imunomarcação com s100, proteína utilizada para evidenciar as células da glia entérica [localizada na parede gastrointestinal] e que também foi empregada para a obtenção das imagens usadas no presente trabalho. Porém, a análise é feita em microscópio, por um médico patologista”, apontou a Dra. Jacqueline Nelisis Zanoni, professora do Departamento de Ciências Morfológicas da UEM e líder do grupo de pesquisa em Doenças Crônico Degenerativas e Plasticidade Neural Entérica, certificado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

“Partimos da hipótese de que poderia haver padrões ligados ao conteúdo visual dessas imagens, que seriam úteis para reconhecer essas doenças. A partir disso, exploramos principalmente informações ligadas ao conteúdo de textura dessas imagens e utilizamos alguns algoritmos de classificação bastante conhecidos na literatura de inteligência artificial”, relatou o Dr. Yandre Costa, orientador de Gustavo e professor no Departamento de Informática (DIN) e membro do Laboratório de Sistemas Interativos e Inteligentes da UEM.

Os pesquisadores avaliaram amostras de células de glia entérica. Foram avaliadas características obtidas com o método tradicional de engenharia de características e características aprendidas automaticamente com o uso de modelos profundos de aprendizagem. “Além da contribuição técnica para as análises pré-clínicas, visamos incentivar o desenvolvimento de técnicas e metodologias inéditas, capazes de apoiar a solução de problemas desafiadores existentes nas práticas laboratoriais”, destacou Gustavo.

Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica Neural Computing and Applications.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da UEM.

Fonte: Matheus Teixeira, Assessoria de Comunicação Social da UEM. Imagem: Imagem do sistema nervoso entérico evidencia células da glia, pré-processada com filtro para eliminação de ruído. Fonte: Divulgação, UEM.

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