Normalização de corantes H&E por autocodificadores com análises de ensemble learning para imagens histológicas

• Processo: 22/03020-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Projeto Inicial
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Thaína Aparecida Azevedo Tosta
• Beneficiário: Thaína Aparecida Azevedo Tosta
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Leandro Alves Neves ; Marcelo Zanchetta Do Nascimento ; Paulo Rogério de Faria
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/05775-8 - Deep features obtidas de representações LIME e Grad-CAM: uma análise explorando imagens normalizadas H&E, BP.IC; 24/00935-4 - Normalização de corantes H&E por autocodificadores com análises de ensemble learning para imagens histológicas, BP.JC; 24/00936-0 - Normalização de corantes H&E por autocodificadores com análises de ensemble learning para imagens histológicas, BP.JC; 23/18404-2 - Sistemas computacionais para análises de imagens histopatológicas H&E públicas: uma revisão sistemática, BP.IC; 23/15834-6 - Método computacional de correspondência espectral para normalização de cores de imagens histológicas H&E por autocodificadores, BP.MS
• Assunto(s): Processamento de imagens Hematoxilina Corantes Bioatividade Diagnóstico de câncer
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Autocodificadores | Correspondência espectral | Ensemble learning | Grad-CAM | Lime | Normalização de cores H&E | Processamento de imagens médicas

Resumo

Diagnósticos de câncer podem ser confirmados por análises computacionais e visuais de imagens histológicas. Entretanto, variações de cores dessas imagens podem prejudicar o desempenho de métodos computacionais. Técnicas de normalização podem ser utilizadas para corrigir essas variações provocadas pelo processo de coloração de tecidos com corantes de Hematoxilina-Eosina (H&E), comumente utilizados em práticas clínicas reais. Alguns desafios em trabalhos da literatura tornam ainda necessário o desenvolvimento de novas propostas para o aprimoramento da normalização. Para isso, propriedades biológicas dos corantes e dos tecidos devem ser utilizadas para permitir uma interpretação biológica válida dessas propostas, e informações contextuais também devem ser consideradas, pela dependência espacial de estruturas histológicas. Assim, neste projeto é apresentada uma proposta para investigar métodos de correspondência espectral que promovam a integração entre esses conceitos com o uso de autocodificadores para a normalização de imagens histológicas H&E. Esta proposta será avaliada em imagens histológicas de diferentes tipos de câncer com evidentes variações de cores, a serem mapeadas e identificadas por uma revisão sistemática. Além disso, é esperado que o uso dessa metodologia contribua para as etapas de processamento de sistemas de apoio a diagnósticos. Nessa avaliação, almeja-se obter melhores resultados com o uso da normalização nas etapas de extração de características e classificação de imagens histológicas. Para isso, este projeto propõe utilizar atributos fractais com diferentes representações, tais como LIME e Grad-CAM. Essas estratégias permitem maior interpretabilidade dos atributos extraídos, com possíveis ganhos na classificação das imagens. Além disso, essas representações serão utilizadas por redes de aprendizagem profunda a fim de avaliar seu desempenho via diferentes modelos de ensemble learning no processo de predição de classes das imagens. (AU)

Publicações científicas

(10)

(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)

ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO; GARCIA, BIANCA LANCONI DE OLIVEIRA; BORGUE, VINICIUS AUGUSTO TORELI; LUMINI, ALESSANDRA; TOSTA, THAINA APARECIDA AZEVEDO; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA; NEVES, LEANDRO ALVES. Data Augmentation in Histopathological Classification: An Analysis Exploring GANs with XAI and Vision Transformers. APPLIED SCIENCES-BASEL, v. 14, n. 18, p. 20-pg., 2024-09-01. (22/03020-1)

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