Sistemas computacionais para análises de imagens histopatológicas H&E públicas: uma revisão sistemática

• Processo: 23/18404-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Thaína Aparecida Azevedo Tosta
• Beneficiário: Anna Clara Medina Roissmann
• 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): Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: imagens histopatológicas H&E | imagens médicas públicas | Processamento de imagens | sistemas de apoio a diagnósticos | Processamento de imagens médicas

Resumo

A crescente incidência de casos de câncer impulsiona investigações científicas dessas doenças em diferentes áreas do conhecimento. A digitalização de amostras de tecido coradas com Hematoxilina-Eosina (H&E) permite a obtenção das chamadas imagens histológicas, utilizadas para definição de diagnósticos e, consequentemente, para a escolha de tratamentos eficazes. Com a obtenção dessas imagens, sistemas computacionais vêm sendo desenvolvidos para auxiliar patologistas na definição de diagnósticos de câncer. Esses sistemas podem utilizar etapas de pré-processamento, segmentação, extração de características e classificação. Entretanto, a disponibilidade de imagens públicas tem sido um obstáculo já reconhecido pela literatura correlata para novas propostas desses sistemas computacionais. Dessa forma, este projeto propõe realizar uma revisão sistemática para mapeamento e identificação de bases públicas já disponíveis e utilizadas por trabalhos publicados. Além disso, pretende-se identificar as técnicas utilizadas para processamento dessas imagens, o que permite investigar avanços já realizados, identificar questões e desafios ainda em aberto, e definir possíveis trabalhos a serem realizados no futuro.