Método computacional de correspondência espectral para normalização de cores de imagens histológicas H&E por autocodificadores

• Processo: 23/15834-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica
• Pesquisador responsável: Thaína Aparecida Azevedo Tosta
• Beneficiário: Hanna Beatriz Couto Monteiro Fernandes de Castro
• 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
• Vinculado ao auxílio: 22/03020-1 - Normalização de corantes H&E por autocodificadores com análises de ensemble learning para imagens histológicas, AP.PNGP.PI
• Assunto(s): Ciência da computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de imagens histológicas | autocodificador | Correspondência espectral | Normalização de cores H&E | Ciência da computação

Resumo

Diagnósticos de diferentes tipos de câncer podem ser confirmados pela análise de imagens obtidas pela digitalização de amostras de tecido coradas por Hematoxilina-Eosina (H&E). Essas imagens histológicas têm sido comumente utilizadas por pesquisas científicas para propostas de sistemas computacionais que auxiliem patologistas. Entretanto, o desempenho desses sistemas podem sofrer influência de variações de cores das imagens histológicas H&E. Para lidar com essas variações, técnicas de normalização podem ser utilizadas para ajuste de cores das imagens. Trabalhos recentes têm apresentado novos métodos de normalização, porém com limitações, como ausência de conceitos biológicos e de informações espaciais em suas definições metodológicas. Com isso, este projeto propõe uma nova abordagem para normalização de imagens histológicas H&E por técnicas de correspondência espectral e autocodificadores. Esses conceitos permitem que as cores dos corantes sejam estimadas por técnicas de aprendizagem de dicionário baseadas em conceitos biológicos e que utilizem informações estruturais das imagens para isso. Esta proposta integra ainda a investigação de técnicas computacionais para inicialização dessas estimativas e definição não supervisionada do parâmetro de representação da mistura de corantes por algoritmos bioinspirados. Para avaliação de desempenho, é esperado que imagens histológicas públicas sejam utilizadas, com variações de cores, contraste e magnificação. Para isso, avaliações visuais serão realizadas bem como análises quantitativas de qualidade das imagens normalizadas e de seu uso em sistemas de apoio a diagnósticos.