Detecção e rastreamento de leucócitos em imagens de microscopia intravital via processamento espaço-temporal

• Processo: 13/26171-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2014
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2016
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Ricardo José Ferrari
• Beneficiário: Bruno César Gregório da Silva
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Leucócitos Microscopia intravital Análise espaço-temporal Terapêutica Doenças autoimunes Inflamação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise espaço-temporal de vídeo | detecção de leucócitos | estabilização de vídeo | Microscopia intravital | Processamento de Vídeo | rastreamento de leucócitos | Processamento de Imagens Biomédicas

Resumo

Nos últimos anos, um grande número de pesquisadores tem voltado seus esforços e interesses para o estudo in vivo dos mecanismos celulares e moleculares da interação leucócito-endotélio na microcirculação de vários tecidos e em várias condições inflamatórias. O principal objetivo desses estudos é desenvolver estratégias terapêuticas mais eficazes para o tratamento de doenças inflamatórias e autoimunes. Nesses tipos de estudos, o imageamento por microscopia intravital é considerado o método padrão, uma vez que permite a obtenção de imagens com alta resolução temporal e baixa profundidade espacial. Atualmente, a análise de interações leucócito-endotélio em pequenos animais é realizada de maneira visual com o uso de uma sequência de imagens de microscopia intravital. Além de ser demorado, este procedimento pode levar à fadiga visual do observador e, portanto, gerar falsas estatísticas. Neste contexto, esta proposta de pesquisa tem como objetivo estudar e desenvolver técnicas computacionais para a detecção e rastreamento automáticos de leucócitos em vídeos de microscopia intravital. A abordagem proposta pretende combinar resultados do processamento quadro a quadro do vídeo (2D - análise espacial) e os resultados da análise tridimensional (3D - análise temporal) da imagem formada pelo empilhamento de todos os quadros do vídeo. Enquanto o processamento de imagens 2D tem como objetivo produzir informações mais precisas sobre a morfologia celular, o processamento 3D pretende auxiliar tanto na análise dinâmica de movimentação das células como na eliminação de resultados ambíguos de células sobrepostas e artefatos resultantes da segmentação 2D. Neste projeto serão usados vídeos de microscopia intravital obtidos a partir de um estudo da esclerose múltipla realizado com camundongos. Técnicas para a redução de ruído e estabilização do movimento das sequências de imagens comporão a etapa de pré-processamento. Os resultados serão analisados de maneira qualitativa, através da comparação das medidas obtidas pela abordagem da análise visual convencional (com anotações manuais), e quantitativamente, usando a metodologia de curvas ROC para a avaliação do processamento 2D e a medida de Hausdorff para avaliar os caminhos dos leucócitos. (AU)

Publicações científicas

(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)

GREGORIO DA SILVA, BRUNO C.; CARVALHO-TAVARES, JULIANA; FERRARI, RICARDO J.. Detecting and tracking leukocytes in intravital video microscopy using a Hessian-based spatiotemporal approach. MULTIDIMENSIONAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, v. 30, n. 2, p. 815-839, APR 2019. (15/02232-1, 13/26171-6)

DA SILVA, BRUNO C. GREGORIO; FERRARI, RICARDO J.; GERVASI, O; MURGANTE, B; MISRA, S; GARAU, C; BLECIC, I; TANIAR, D; APDUHAN, BO; ROCHA, AMAC; et al. Exploring Deep Convolutional Neural Networks as Feature Extractors for Cell Detection. COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS - ICCSA 2020, PT II, v. 12250, p. 13-pg., 2020-01-01. (13/26171-6, 18/08826-9)