Análise e refinamento de métodos de aprendizado de máquina para a morfometria de vasos sanguíneos

Resumo

O sistema vascular possui enorme importância para o correto funcionamento dos mais diversos tipos de tecidos animais. Através da propagação de nutrientes, oxigênio e células sanguíneas, o sistema vascular atua no combate às doenças e inflamações, na homeostase de organismos e em diversos outros processos fisiológicos. Como consequência, a caracterização de vasos sanguíneos possui fundamental importância no diagnóstico de doenças e também para diversas pesquisas de fronteira em biologia. Um aspecto usualmente estudado é a morfometria de vasos sanguíneos, que envolve a definição de propriedades para caracterizar a forma e conectividade da vascularização de tecidos. Dada a grande quantidade de vasos sanguíneos presentes em tecidos celulares, a análise sistemática da morfometria requer a aplicação de metodologias computacionais automatizadas ou semi-automatizadas para o processamento de imagens adquiridas através de diferentes modalidades de imageamento. Neste projeto, serão realizados quatro principais estudos relacionados com diferentes aspectos do processo computacional necessário para a identificação e caracterização de vasos sanguíneos: i) desenvolvimento de técnicas para a interpretação e aprimoramento de Redes Neurais Convolucionais utilizadas na segmentação de vasos sanguíneos; ii) estudo da influência de erros de segmentação na morfometria de vasos sanguíneos; iii) geração de redes vasculares artificiais realísticas para o treinamento de algoritmos de Aprendizado de Máquina e iv) caracterização e correção da topologia de grafos de vascularização utilizando Redes Convolucionais de Grafos. As metodologias desenvolvidas serão utilizadas para o estudo do crescimento e atuação da barreira hematoencefálica de camundongos. (AU)