Avaliação automática de amostras biológicas através de

Avaliação automática de amostras biológicas através de visão
computacional (1)
Daniel Benke(2), Emerson André Fedechen
Vargas (5) , Leônidas João de Mello Junior (6)
(3)
, Maurício Edgar Stivanello (4) , Saulo
(1) Trabalho executado com recursos do Edital. 38/2011/PRPPGI
(2) Estudante, Técnico em Informática, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina,
Gaspar-SC
(3) Mestre, Professor de Informática, [email protected], Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia de Santa Catarina, Gaspar-SC
(4) Doutor, Professor de Informática, [email protected], Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia de Santa Catarina, Gaspar-SC
(5) Mestre, Professor de Matemática, [email protected], Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia de Santa Catarina, Gaspar-SC
(6) Mestre, Professor de Biologia, [email protected], Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia de Santa Catarina, Gaspar-SC
RESUMO: A análise de amostras microscópicas é uma atividade rotineira em laboratórios, sendo a
contagem de células, realizada manualmente, bastante dispendiosa. O
trabalho objetivou o
desenvolvimento de um sistema de computador para contagem de células. Diferentes etapas foram
desenvolvidas no trabalho, incluindo o estudo do procedimento de contagem de amostras biológicas e
seleção de caso, configuração dos equipamentos de aquisição e processamento de dados, preparação da
base de imagens microscópicas, assim como a implementação e validação do sistema. A sequência
clássica de processamento de imagens pôde ser descrita pelas etapas de pré-processamento,
segmentação, descrição e identificação. Utilizou-se de filtro da mediana para eliminação de ruído,
segmentação por crescimento de região para separar as células do fundo, rotulação de componentes
conexos em conjunto com operações morfológicas. Para validar o protótipo desenvolvido foi realizada uma
bateria de testes utilizando uma base de imagens microscópicas obtidas a partir da coleção histológica do
campus Gaspar. Foram amostrados 11 campos microscópicos de esfregaço de sangue. As amostras foram
avaliadas manualmente e pelo sistema automatizado desenvolvido. Os resultados foram comparados pelo
teste estatístico Chi-quadrado. O sistema apresentou diferença insignificante (p=0,98) de 1,45% quando
comparado com o obtido manualmente, mostrando-se eficiente quando comparado com a contagem
manual.
Palavra Chave: Microscopia, Automatização, Hematologia
INTRODUÇÃO
A análise de informações a partir de amostras
biológicas, obtidas por técnicas de microscopia de
luz, é uma das atividades mais comum em
laboratórios. No caso específico de amostras de
sangue,
contadores
automatizados
são
frequentemente utilizados na contagem de células
sanguíneas, oferecendo segurança e rapidez na
análise hematológica. Algumas amostras analisadas
pelos contadores automatizados de células ainda
requerem avaliação através da distensão de sangue
periférico para permitir a observação de
anormalidades morfológicas e outras alterações
(Failace e Pranke, 2004). Diante da automatização
por contadores de células (análise quantitativa), a
utilização da microscopia de luz somente é prática
diante de casos selecionados. Apesar da alta
confiabilidade dos contadores automatizados, a
observação
microscópica
cuidadosa
dos
hemogramas não concordantes pelo aparelho
diminui a possibilidade de qualquer alteração
presente não ser observada e indicada no
hemograma (Failace e Pranke, 2004).
A disponibilidade de um sistema que realize a
contagem diretamente da lâmina amostrada para o
exame qualitativo poderá constituir uma inovação
para a área, e constitui uma primeira etapa para a
resolução de problemas que permeiam a própria
análise qualitativa. A visão computacional vem
sendo aplicada com sucesso em diferentes áreas,
de modo que informações sejam extraídas de
imagens digitais de forma automatizada.
Sistemas de análise automática de imagens
estão sendo cada vez mais utilizados em aplicações
que variam de robótica até monitoramento
automático de tráfego (Denman et al. 2006,
Stivanello & Gomes 2006, Siegwart & Nourbakhsh
2004). No caso específico de procedimentos
laboratoriais, também já encontram-se disponíveis
sistemas que dão suporte aos procedimentos de
análise.
O Lohitha é um exemplo de software baseado em
processamento de imagens e visão computacional
aplicado a contagem celular (G.Priyankara, Silva
2012). O sistema é empregado ao reconhecimento
e análise sanguínea e a geração de relatórios de
hemogramas. A entrada do sistema é uma imagem
gerada por um microscópio específico e
previamente preparada por um profissional
treinado. A contagem pode ser feita para diferentes
tipos de células de maneira automática ou interativa
(com
regiões selecionadas).
Criado
como
alternativa mais econômica quando comparado a
hardwares específicos, este sistema torna-se viável
a localidades com restrições de recursos sem a
substituição do especialista. O software oferece
também agilidade na contagem celular, diminuindo
o stress dos técnicos laboratoriais.
Outro sistema relevante que permite realizar
análises diversas em imagens é o ImageJ
(Collins2007). Neste sistema de processamento de
imagens é possível extrair diferentes estatísticas
através da aplicação sequencial de operações que
se encontram disponíveis. Este sistema não é
desenvolvido para realizar a análise de um tipo
específico
de
imagem.
Desta
forma,
a
responsabilidade da escolha correta da sequência
de processamento fica a cargo do usuário.
Neste sentido, o objetivo do presente trabalho foi
desenvolver um sistema de computador para
contagem automática de células sanguíneas em
lâminas contendo esfregaço de sangue.
METODOLOGIA
Diferentes etapas foram desenvolvidas para realizar
o trabalho, incluindo o estudo do procedimento de
contagem de amostras biológicas e seleção de caso
de uso, a montagem e configuração dos
equipamentos de aquisição e processamento de
dados, preparação da base de imagens
microscópicas, assim como a implementação e
validação do sistema. Tradicionalmente, a
sequência clássica de processamento de imagens
pode ser descrita pelas etapas de préprocessamento,
segmentação,
descrição
e
identificação. O fluxo de processamento empregado
no sistema desenvolvido, assim como as técnicas
selecionadas para cada etapa do processamento, é
apresentado na Figura 1. Como indicado, foi
utilizado o filtro da mediana para eliminação de
ruído, segmentação por crescimento de região para
separar as células do fundo e rotulação de
componentes conexos em conjunto com operações
morfológicas para identificação e contagem das
células. O sistema descrito foi implementado em
linguagem C++, utilizando a biblioteca de
processamento de imagens OpenCV. Para validar o
protótipo desenvolvido foi realizada uma bateria de
testes amostrando 11 lâminas de esfregaço de
sangue (aumento de 400x, corante HE). As
amostras foram avaliadas tanto manualmente
quanto pelo sistema automatizado desenvolvido. Os
resultados apresentados pela contagem manual e
pelo sistema foram comparados e submetidos a
análise estatística pelo teste do Chi-Quadrado.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Em média, o sistema apresentou um desvio de
1,45% quando comparado com o obtido
manualmente (Tabela 1). Pôde-se, desta forma,
verificar que não foi encontrada diferença
significante entre a análise manual, realizada pelo
especialista humano e o sistema computacional
desenvolvido (p=0,98).
Tabela 1–Média de células contadas por
campo microscópico.
Contagem
Contagem
Manual Automatizada
213,4
213,9
Média dos
Desvios
P
3,1 (1,45%)
0,98
Com base neste resultado, considera-se que o
sistema mostra-se eficiente quando comparado com
o trabalho do especialista humano. A aplicação dos
filtros para a diferenciação e contagem dos
morfotipos nucleares revelou-se o maior problema
para o presente trabalho, necessitando de um
sistema mais especializado.
CONCLUSÕES
No presente trabalho foi apresentado o
desenvolvimento de um sistema de contagem
automática de células em campos microscópicos
por meio de visão computacional. O sistema
desenvolvido apresentou resultados satisfatórios na
contagem de células sanguíneas a partir de
imagens microscópicas, podendo ser utilizado como
ferramenta de auxílio a análises biológicas.
Como perspectivas futuras pretende-se aumentar
a possibilidade de utilização do sistema no sentido
de distinguir dentre diferentes tipos de células
presentes
em
uma
amostra.
Pretende-se
disponibilizar esta funcionalidade através da
utilização de reconhecedores de padrões com base
em forma e também similaridade de cor,
possibilitando a identificação de diferentes
morfotipos celulares e avanços na tecnologia
biomédica.
REFERÊNCIAS
COLLINS, T.J. Imagej for microscopy Bio
Techniques, 43:25–30. 2007.
DENMAN,S.,FOOKES,C.,COOK,J.,DAVOREN,C.,
MAMIC,A.,FARQUHARSON,G.,CHEN,D.,
CHEN,B., SRIDHARAN,S. Multi-view intelligent
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FAILACE, R.; PRANKE P. Rev. Bras. Hematologia
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2004.
G.PRIYANKARA,O.SENEVIRATNE,R.S.W.S,
SILVA,R.D.. Anextensible computer vision
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Technical report, Dept. Of Computer Science and
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SIEGWART,R., NOURBAKHSH, I.R. Introduction
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STIVANELLO,M.E., GOMES,P.C.R..Inspeção
visual industrial automatizada por análise de forma
com descritores de fourier e redes neurais
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