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dc.contributor.advisorOliveira, Lucas Ferrari de, 1976-pt_BR
dc.contributor.authorCordeiro, Caroline Quadros, 1993-pt_BR
dc.contributor.otherIoshii, Sergio Ossamu, 1960-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2021-06-21T18:36:13Z
dc.date.available2021-06-21T18:36:13Z
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/66131
dc.descriptionOrientador: Lucas Ferrari de Oliveirapt_BR
dc.descriptionCoorientador: Sergio Ossamu Ioshiipt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 07/10/2019pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 58-63pt_BR
dc.descriptionÁrea de concentração: Ciência da Computaçãopt_BR
dc.description.abstractResumo: O Cancer de Mama (CaM / Breast Cancer (BC)) e o cancer mais comum entre as mulheres em todo o mundo. O Instituto Nacional de Cancer (INCA) estima 59.700 novos casos de CaM em 2018 no Brasil. Em 2012, a taxa de mortalidade do CaM aumentou 14%. No Brasil, a 'Lei dos 60 Dias', estabeleceu que o primeiro tratamento oncologico no Sistema Unico de Saude (SUS), deve comecar dentro de um prazo maximo de 60 dias a partir da assinatura do laudo patologico. Como um exame fundamental para definir a terapia adequada para pacientes com CaM, e um importante prognosticador, a analise do Human Epidermal growth factor Receptor-type 2 (HER-2) e uma pratica rotineira em laboratorios de patologia. Aproximadamente 20-25% dos CaMs sao HER-2 positivos, portanto podem ser tratados com trastuzumab. Tal analise e visual e manual, e uma tarefa altamente especializada, demorada, extremamente dependente da experiencia dos patologistas e diretamente influenciada por fatores como fadiga e diminuicao da atencao. Assim, e propenso a erros, levando a variabilidade inter-patologistas nos resultados dos testes, o que pode afetar a precisao do diagnostico. Para garantir a precisao do diagnostico, patologistas e oncologistas rotineiramente solicitam segunda opiniao. No entanto, uma segunda opiniao nem sempre e facilmente acessivel e pode levar varias semanas. Recentes avancos na Patologia Digital e no poder de processamento dos computadores permitiram o desenvolvimento de Software de Analise de Imagem Digital para ajudar nesta questao. Bases de dados com anotacoes sao importantes para avaliar as solucoes propostas. Portanto, uma das contribuicoes deste trabalho e introduzir uma nova bases de dados publica de Whole Slide Images (WSIs). O presente estudo pretende propor um algoritmo automatico para pontuacao do HER-2. Com base em diversas caracteristicas, para desenvolver um sistema totalmente automatizado e livre de segmentacao. Palavras-chave: Pontuacao HER-2, Cancer de Mama, Processamento de Imagens, Reconhecimento de Padroes, Aprendizado de Maquina, Patologia Digital, Whole Slide Imagept_BR
dc.description.abstractAbstract: Breast Cancer (BC) is the most common cancer among women worldwide. National Institute of Cancer (INCA) estimates 59,700 new BC cases in 2018 in Brazil. In 2012, the mortality rate for BC increased by 14%. In Brazil, the '60 Day Law', established the first oncological treatment in the Unified Health System (SUS) should start within a maximum period of 60 days from the signature of the pathological report. As a fundamental exam to defining the appropriate therapy for patients with BC, and an important prognosticator, the analysis of Human Epidermal growth factor Receptor-type 2 (HER-2) is a routine practice in pathology laboratories. Approximately 20-25% of BCs are HER-2 positive, thus they can be treated with trastuzumab. Such analysis is visual and manual, it is a highly specialized task, time-consuming, extremely dependent on the experience of the pathologists and directly influenced by factors such as fatigue and decrease of attention. Thus it is error-prone, leading to inter-pathologists variability in the tests results, which can affect diagnostic accuracy. To ensure diagnostic accuracy, pathologists and oncologists routinely request a second opinion. However, a second opinion is not always easily accessible and can take several weeks. Recent advances in Digital Pathology and processing power of computers allowed the development of Software of Digital Image Analysis to help in this issue. Annotated datasets are important to evaluate proposed solutions. Therefore, one of the contributions of this work is to introduce a new public dataset of Whole Slide Image (WSI). The present study intends to propose an automatic algorithm for HER-2 scoring. Based on different several types of features, to develop a fully automated and segmentation free system. Keywords: HER-2 score, Breast Cancer, Image Processing, Pattern Recognition, Machine Learning, Digital Pathology, Whole Slide Imagept_BR
dc.format.extent63 p. : il. (algumas color.).pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.subjectMamas - Câncerpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleAn automatic patch-based approach for Her-2 scoring in immunohistochemical breast cancer imagespt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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