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Avaliação de três modelos de redes neurais convolucionais aplicados à detecção de leucócitos em imagens de vídeo de microscopia intravital

Processo: 23/07612-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2023
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo José Ferrari
Beneficiário:Leonardo Cavalcante da Silva
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Microscopia intravital   Processamento digital de imagens   Redes neurais convolucionais   Visão computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Microscopia intravital | processamento digital de imagens | Recrutamento leucocitário | Redes Neurais convolucionais | Visão Computacional

Resumo

Resumo O estudo in vivo dos mecanismos celulares e moleculares da interação entre leucócitos e endotélio na microcirculação de diferentes tecidos e condições inflamatórias é de extrema importância para o desenvolvimento de novos medicamentos anti-inflamatórios. Um exemplo comum é o modelo de "Encefalomielite Autoimune Experimental - EAE", amplamente utilizado na pesquisa da Esclerose Múltipla. Nessas pesquisas, a Microscopia Intravital (MI) é considerada o método padrão de análise, pois permite a obtenção de imagens com alta resolução temporal e baixa profundidade espacial. Atualmente, a análise das interações entre leucócitos e endotélio em pequenos animais é realizada visualmente, a partir de sequências de imagens de MI. No entanto, esse procedimento é demorado e pode levar à fadiga visual do observador, o que pode gerar estatísticas imprecisas. Nesse contexto, este projeto de pesquisa tem como objetivo avaliar a eficácia das técnicas Faster R-CNN, YOLO e SSD na detecção de leucócitos em imagens de microscopia intravital. A metodologia consiste na aplicação dessas técnicas em conjunto com algoritmos de pré-processamento de imagem para melhorar a qualidade e eficiência da detecção. Os resultados serão analisados quantitativamente, comparando as marcações manuais dos leucócitos feitas por um especialista com os resultados do processamento automático das imagens, utilizando a metodologia de curvas Precisão-Revocação. Esse projeto contribuirá para o desenvolvimento de ferramentas automatizadas de detecção de leucócitos, o que terá uma importância significativa na área de diagnóstico médico.

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