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https://hdl.handle.net/10316/25172
Title: | Description and classification of confocal endomicroscopic images for the automatic diagnosis of the inflammatory bowel disease | Authors: | Couceiro, Sara Queirós | Orientador: | Barreto, João P. Figueiredo, Pedro |
Keywords: | Endomicroscopia confocal | Issue Date: | 2012 | Citation: | Couceiro, Sara Queirós - Description and classification of confocal endomicroscopic images for the automatic diagnosis of the inflammatory bowel disease. Coimbra, 2012. Tese de Mestrado. | Abstract: | A doen¸ca inflamat´oria intestinal refere-se a um conjunto de condi¸c˜oes inflamat´orias do trato gastrointestinal, que elevam o risco de ocorrˆencia de cancro colo-rectal. O diagn ´ostico deste tipo de dist´urbios em fases iniciais aumenta consideravelmente as hip´oteses de sucesso de tratamento, pelo que o acompanhamento de les˜oes suspeitas ´e de extrema importˆancia. A Endomicroscopia Confocal ´e uma ferramenta de diagn´ostico recente que permite efectuar uma an´alise in vivo da arquitectura histol´ogica do trato gastrointestinal. A an´alise do tecido em tempo real evita a bi´opsia tradicional e permite efectuar um diagn´ostico imediato. No futuro, esta t´ecnica ir´a certamente ganhar relevˆancia cl´ınica na detec¸c˜ao e vigilˆancia de perturba¸c˜oes gastrointestinais. Uma vez que este ´e um m´etodo de diagn´ostico recente, a taxonomia dos v´arios est´agios da doen¸ca em imagens de Endomicroscopia Confocal ainda n˜ao se encontra bem definida. Por este motivo, a an´alise deste tipo de imagens pode tornar-se dif´ıcil mesmo para os especialistas, que necessitam de passar por um per´ıodo de aprendizagem. Neste momento, existe uma base de dados anotada, que cont´em imagens pertencentes a cinco est´agios diferentes da doen¸ca. O conjunto de dados dispon´ıvel permite observar uma enorme variabilidade de casos, o que conduz a um problema de classifica¸c˜ao multi-classes complexo. De acordo com os especialistas, a observa¸c˜ao do aspecto histol´ogico do trato gastrointestinal permite extrair informa¸c˜ao relevante acerca do grau de severidade da doen¸ca. Desta forma, as propriedades histol´ogicas do tecido s˜ao usadas para fazer uma separa¸c˜ao entre dois subconjuntos principais dos dados dispon´ıveis: baixa e alta probabilidade de existˆencia de um estado patol´ogico. Em primeiro lugar, s˜ao exploradas t´ecnicas de processamento de imagem para criar um detector de criptas, que s˜ao as estruturas histol´ogicas mais facilmente observ´aveis. Posteriormente, o arranjo destas estruturas no tecido ´e codificado num vector de caracter´ısticas que ´e usado para a classifica¸c˜ao final. Os resultados actuais s˜ao encorajadores para a continua¸c˜ao do trabalho de investiga¸c˜ao. Os objectivos futuros incluem o aumento da performance do classificador e a extrac¸c˜ao de outras caracter´ısticas histol´ogicas relevantes que permitam distinguir entre as restantes classes. | URI: | https://hdl.handle.net/10316/25172 | Rights: | openAccess |
Appears in Collections: | UC - Dissertações de Mestrado FCTUC Física - Teses de Mestrado |
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