1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Odontologia (FOUFU)
3. TCC - Odontologia

ORCID:	http://orcid.org/0000-0002-2990-9555
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Análise computacional de imagens histológicas de lesões de lábio: aplicações no diagnóstico da queilite actínica e carcinoma de células escamosas
Título(s) alternativo(s):	Computational analysis of histological images of lip lesions: applications in the diagnosis of actinic cheilitis and squamous cell carcinoma
Autor(es):	Afonso, Wilson Silva Falco
Primeiro orientador:	Loyola, Adriano Mota
Primeiro coorientador:	Costa, Anaíra Ribeiro Guedes Fonseca
Primeiro membro da banca:	Luiz, Fabio Franceschini Mitri
Segundo membro da banca:	Oliveira, Ana Paula de Lima
Resumo:	O uso de sistemas operacionais para auxílio em diagnóstico vem ganhando diversas aplicações nos últimos anos. Através de algoritmos computacionais são extraídas informações de cortes histológicos, sendo possível a quantificação dos mesmos com aplicação em diagnóstico e prognóstico. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um método computacional capaz de classificar imagens de mucosa normal de lábio (TNL), queilite actínica (QA) e carcinoma de células escamosas de lábio (CCEL), verificando a aplicabilidade deste método no diagnóstico das lesões de lábio. Regiões de interesse (ROIs) foram obtidas de lâminas histológicas e submetidas ao processo de extração de características, dentre elas as entropias de Shannon, Renyi e Tsallis, índice de Moran, energia, contraste, correlação e homogeneidade. A seleção de vetores com as melhores características foi realizada pelo algoritmo ReliefF, enquanto a classificação das imagens foi realizada através dos métodos de Random Forests, Logistic Regression, e Multilayer Perceptron. Foram incluídas 5 amostras de tecido normal de lábio (TNL), 19 casos de QA e 20 de CCEL, dos quais se obteve 56, 312 e 352 ROIs, respectivamente. Notou-se uma elevação nos valores das escalas de entropia de Shannon e de entropia de Kapur, contraste e homogeneidade durante o processo de carcinogênese de lábio. As entropias de Renyl, Tsallis e Shannon e o índice de Moran foram significativas apenas ao se comparar TNL e QA com o CCEL, sendo maiores no câncer. Apenas no descritor energia os valores diminuíram do TNL para CCEL. Na classificação binária entre TNL e QA, o classificador com melhor desempenho foi MuP utilizando 16 características (AUC=0.84). Para as demais classificações binárias, o melhor desempenho foi identificado no classificador MuP com 12 características (AUC=0.89). Quando as três classes foram analisadas simultaneamente, o maior valor foi observado para MuP com 16 características (AUC=0.83). Conclui-se que a combinação de características não-morfológicas foi eficaz na distinção de imagens histológicas de TNL, QA e CCEL, utilizando principalmente o classificador Multilayer Perceptron. No entanto, se faz necessária a criação de um banco de imagens com amostras de queilite actínica que compreenda diferentes níveis de displasia epitelial para refinamento do algoritmo.
Palavras-chave:	Carcinoma de células escamosas bucal Lábio Biomarcador tumoral Aprendizado supervisionado de máquina Análise de imagem assistida por computador
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::ANATOMIA PATOLOGICA E PATOLOGIA CLINICA
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	AFONSO, Wilson Silva Falco. Análise computacional de imagens histológicas de lesões de lábio: aplicações no diagnóstico da queilite actínica e carcinoma de células escamosas. 2022. 16 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Odontologia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35209
Data de defesa:	Jun-2022
Aparece nas coleções:	TCC - Odontologia

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