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

• Processo: 24/00936-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Jornalismo Científico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Thaína Aparecida Azevedo Tosta
• Beneficiário: Leon Nilson Gomes de Lima
• 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: Autocodificadores | Correspondência espectral | Ensemble learning | Grad-CAM | Lime | Normalização de cores H&E | Processamento de imagens médicas

Resumo

Em áreas relacionadas a pesquisas histológicas, a técnica de coloração de tecidos com suspeita de câncer em biópsias é importante para a confirmação ou não das respectivas patologias investigadas. Técnicas de coloração, como o emprego do corante H&E (Hematoxilina-Eosina) são comumente utilizadas em tal prática laboratorial. Entretanto, existem, pela diferença de coloração das amostras, possibilidades de diagnósticos equivocados. O projeto vinculado a esta proposta tem como objetivo o desenvolvimento de técnicas computacionais robustas para normalização das imagens de interesse, além de melhor compreensão da interface biológica do pigmento empregado com o tecido biológico em análise. Esta proposta apresenta a divulgação desse trabalho ao reconhecer sua relevância pelo (i) desconhecimento do público geral sobre as características dos cânceres, (ii) como essa neoplasia afeta a população, (iii) sua forma de diagnóstico, (iv) como esses diagnósticos são obtidos e interpretados por patologistas, (v) como sistemas computacionais podem auxiliar nesse processo, tornando-o mais rápido e objetivo, e (vi) aspectos até conhecidos porém mal compreendidos relacionados a aprendizado de máquina, inteligência artificial e processamento de imagens, como salienta a literatura científica relacionada. Além disso, a ampla divulgação dos tópicos anteriormente sumarizados é capaz de destacar a interdisciplinaridade de pesquisas científicas desenvolvidas nas universidades públicas brasileiras, com correlação explícita entre a biomedicina e a ciência/engenharia da computação.