Processamento e análise de sinais hiperespectrais aplicados ao diagnóstico histopatológico

• Processo: 21/00633-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Luciano Bachmann
• Beneficiário: Luciano Bachmann
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Denise Maria Zezell ; Edson Garcia Soares ; Joaquim Cezar Felipe ; Luiz Carlos Conti de Freitas ; Thiago Martini Pereira
• Auxílio(s) vinculado(s): 24/18004-7 - Spie - Photonics West -2025, AR.EXT
• Assunto(s): Aprendizado computacional Processamento de sinais Espectroscopia vibracional Processamento de imagem assistida por computador Diagnóstico por computador Imagem hiperespectral
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Apoio ao diagnóstico Médico | Aprendizagem de Maquina | Espectroscopia Vibracional | Sinais hiperespectrais | Processamento de Sinais

Resumo

A tipificação de anomalias em tecidos humanos, dentre elas as neoplasias, é realizada normalmente por meio de exames histológicos em lâminas contendo biópsias. As pesquisas em torno de imagens digitais de biópsia têm crescido com rapidez, alavancando o desenvolvimento e o aperfeiçoamento de métodos de processamento de imagens especialmente desenvolvidos ou adaptados para esta categoria de imagens. Os sinais hiperespectrais, obtidos por meio de equipamentos de infravermelho, caracterizam-se por apresentar para cada pixel da imagem um espectro de valores de absorbância para as diferentes frequências, que se mostra sensível às características do tecido subjacente. O objetivo deste projeto é investigar e validar a hipótese de que os sinais hiperespectrais infravermelhos podem ser usados para o reconhecimento de padrões que permitam identificar regiões da lâmina contendo tecido sadio ou com características anormais, em especial a ocorrência de neoplasias. Para isto, bases de sinais hiperespectrais representando a absorbância em uma ampla faixa de frequências de infravermelho, obtidos a partir de lâminas contendo amostras de tecido sadio e de tecido anormal oriundas de diferentes órgãos, tais como tireoide, pele e mama, serão analisadas com uso de técnicas computacionais de Aprendizagem Profunda, para a implementação de classificadores, com os quais será possível caracterizar as regiões da lâmina de acordo com as possíveis anomalias presentes. Com isto, o método proposto permitirá a análise automática de biópsias, de forma a tornar o processo de diagnóstico mais preciso e efetivo. Além disso, imagens obtidas a partir de lâminas de biopsia coradas com Hematoxilina e Eosina serão processadas por técnicas de visão computacional para comparação com os sinais hiperespectrais, visando estabelecer a possível detecção de padrões de anomalias que não são identificáveis pelo método visual correntemente utilizado. (AU)

Publicações científicas

(7)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

SARDO, ARIANE VENZON NAIA; ANDRADE, MAIRA FRANCO; FIGUEIREDO, ANAELIZA; ROSIN, FLAVIA CRISTINA PERILLO; CORREA, LUCIANA; ZEZELL, DENISE MARIA. Does Photobiomodulation Affects CK10 and CK14 in Oral Mucositis Radioinduced Repair?. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES, v. 23, n. 24, p. 9-pg., 2022-12-01. (21/00633-0, 17/50332-0, 13/26113-6)

FAROOQ, SAJID; GERMANO, GLEICE; STANCARI, KLEBER ADRIANI; RAFFAELI, ROCIO; CROCE, MARIA VIRGINIA; CROCE, ADELA E.; ZEZELL, DENISE MARIA; IEEE. A 3D discriminant analysis for Hyperspectral FTIR images. 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS, OMN AND SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, SBFOTON IOPC, v. N/A, p. 2-pg., 2023-01-01. (21/00633-0, 17/50332-0)

PERES, DANIELLA LUMARA; FAROOQ, SAJID; RAFFAELI, ROCIO; CROCE, MARIA VIRGINIA; CROCE, ADELA E.; ZEZELL, DENISE MARIA; IEEE. Identification of basal cell carcinoma skin cancer using FTIR and Machine learning. 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS, OMN AND SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, SBFOTON IOPC, v. N/A, p. 2-pg., 2023-01-01. (21/00633-0, 17/50332-0)

FAROOQ, SAJID; PERES, DANIELLA L. PRIME UMARA; CAIXETA, DOUGLAS CARVALHO; LIMA, CASSIO; DA SILVA, ROBINSON SABINO; ZEZELL, DENISE MARIA; IEEE. Monitoring changes in urine from diabetic rats using ATR-FTIR and Machine Learning. 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS, OMN AND SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, SBFOTON IOPC, v. N/A, p. 2-pg., 2023-01-01. (21/00633-0, 17/50332-0)

OLIVEIRA BAFFA, MATHEUS DE REIMS; BACHMANN, LUCIANO; ZEZELL, DENISE MARIA; PEREIRA, THIAGO MARTINI; DESERNO, THOMAS MARTIN; FELIPE, JOAQUIM CEZAR; ALMEIDA, JR; SPILIOPOULOU, M; ANDRADES, JAB; PLACIDI, G; et al. Advancing Thyroid Pathologies Detection with Recurrent Neural Networks and Micro-FTIR Hyperspectral Imaging. 2023 IEEE 36TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS, CBMS, v. N/A, p. 5-pg., 2023-01-01. (21/00633-0)

FAROOQ, SAJID; DEL-VALLE, MATHEUS; DOS SANTOS, MOISES OLIVEIRA; DOS SANTOS, SOFIA NASCIMENTO; BERNARDES, EMERSON SOARES; ZEZELL, DENISE MARIA. Rapid identification of breast cancer subtypes using micro-FTIR and machine learning methods. APPLIED OPTICS, v. 62, n. 8, p. 8-pg., 2023-03-10. (21/00633-0, 17/50332-0)

AUGUSTO DE CASTRO, PEDRO ARTHUR; DIAS, DERLY AUGUSTO; DEL-VALLE, MATHEUS; VELOSO, MARCELO NORONHA; RIBEIRO SOMESSARI, ELIZABETH SEBASTIANA; ZEZELL, DENISE MARIA. Assessment of bone dose response using ATR-FTIR spectroscopy: A potential method for biodosimetry. SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY, v. 273, p. 7-pg., 2022-02-24. (21/00633-0, 17/50332-0)