Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de aberrações cromossômicas utilizando imagens de cromossomos humanos submetidos à radiação ionizante

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Cunha, Kelly de Paula
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: aberrações cromossômicas; artificial neural networks; chromosomal aberrations; chromosome classification; classificação cromossômica; diagnostic imaging; diagnóstico por imagem; Kohonen networks; mapas auto-organizáveis; redes de Kohonen; redes neurais artificiais; self-organizing maps
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-05062015-140631/

O presente trabalho é resultado da colaboração de pesquisadores do Centro de Engenharia Nuclear (CEN) e de pesquisadores do Centro de Biotecnologia (CB), ambos pertencentes ao IPEN, para o desenvolvimento de uma metodologia que visa auxiliar os profissionais citogeneticistas fornecendo uma ferramenta que automatize parte da rotina necessária para a avaliação qualitativa e quantitativa de danos biológicos em termos de aberração cromossômica. A técnica citogenética, sobre a qual esta ferramenta é desenvolvida, é a técnica de aberrações cromossômicas. Nela, são realizadas preparações citológicas de linfócitos de sangue periférico para que metáfases sejam analisadas e fotografadas ao microscópio e, com base na morfologia dos cromossomos, anomalias sejam investigadas. Quando esta tarefa é realizada manualmente, os cromossomos são analisados visualmente um a um pelo profissional citogeneticista, logo, trata-se de um processo minucioso em virtude da variação geral na aparência do cromossomo, do seu tamanho pequeno e do grande número de cromossomos por célula. Para um diagnóstico confiável, é necessário que várias células sejam analisadas, tornando-se uma tarefa repetitiva e demorada. Neste contexto, foi proposto o uso dos mapas auto-organizáveis para o reconhecimento automático de padrões morfológicos referentes às imagens de cromossomos humanos. Para isso, foi desenvolvido um método de extração de características por meio do qual é possível classificar os cromossomos em: dicêntricos, anéis, acrocêntricos, submetacêntricos e metacêntricos, com acerto de 93,4 % em relação ao diagnóstico dado por um profissional citogeneticista.