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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-3141-5765
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Title: Quantificação de fibras em imagens de cortes histológicos de tecido mamário de gatas
Author: Ferreira, Luan Prince
First Advisor: Patrocinio, Ana Claudia
First coorientator: Jorge, Mariana Fernandes
First member of the Committee: Carneiro, Pedro Cunha
Second member of the Committee: Blind review
Summary: O carcinoma mamário é o terceiro que mais acomete a espécie felina, e representa grande parte das neoplasias mamárias das gatas. Os fatores de risco para câncer de mama em mulheres e carcinoma mamário em gatas são similares, e, as gatas compõem um ótimo modelo para estudos comparativos com as mulheres. Contudo, os estudos de tumores em tecidos mamários felinos, que utilizam o processamento digital de imagens são escassos. Um dos fatores que altera a proliferação celular no tecido mamário das gatas e, consequentemente, contribui para o aparecimento de neoplasias mamárias é o aumento da densidade do estroma mamário. Isso ocorre devido a deposição descontrolada de fibras colágenas nessas regiões. Dentre elas, tem-se fibras colágenas tipo I e tipo III. Uma maneira de se diferenciar as fibras é através do método histoquímico Picrosirius Red, em que um corte histológico do tecido mamário felino é corado e, mediante a luz polarizada, as fibras do tipo I refletem tons de vermelho e, as do tipo III refletem tons de verde. Analisou-se, então, um banco de imagens de cortes histológicos classificadas pelo grau histológico (controle, Grau I, Grau II e Grau III) e pela localização (centro ou periferia). Através de técnicas de Processamento de Imagens Digitais, este trabalho quantificou a proporção de vermelho e verde das imagens, por meio da determinação de um método de segmentação, validado por especialista, por meio de três avaliações cegas distintas. Foi possível quantificar regiões vermelhas e verdes das imagens do banco utilizado, o que poderá contribuir com os modelos comparativos entre carcinoma mamário felino e o câncer de mama, e, consequentemente, com o diagnóstico desses tumores.
Abstract: Mammary carcinoma is the third that most affects the feline species, and represents a large part of mammary neoplasms in cats. The risk factors for breast cancer in women and mammary carcinoma in cats are, and, like cats, a great model for comparative studies with women. However, studies of tumors in feline mammary tissues using digital image processing are scarce. One of the factors that alter breast tissue cells and, consequently, contribute to the increase in breast cancer is the increase in breast stroma density. This is due to the uncontrolled deposition of collagen fibers in these regions. Among them, there are type I and type III collagen fibers. One way to differentiate as red fibers is through the method of a feline histological section is stained and, through a polarized tissue, as type I fibers seen red and, as type III, red tons of green. An image bank of histological sections was then analyzed, classified by histological grade (control, Grade I, Grade II and Grade III) and by location (center or periphery). Using digital image processing techniques, this reliable work quantified the proportions of red and green in the images, by determining a differentiation method, validated by an expert, through three different estimates. It was possible to quantify the green and used regions of the bank images, which may contribute to the comparative models between breast cancer and breast cancer, and, consequently, to the diagnosis of these tumors.
Keywords: Processamento de imagens digitais
Carcinoma mamário felino
Cortes histológicos
Picrosirius Red
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: FERREIRA, Luan Prince. Quantificação de fibras em imagens de cortes histológicos de tecido mamário de gatas. 2022. 87 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36093
Date of defense: 19-Aug-2022
Appears in Collections:TCC - Engenharia Biomédica

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