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dc.contributor.advisorOliveira, Lucas Ferrari de, 1976-pt_BR
dc.contributor.authorRogalsky, Johanna Elisabeth, 1996-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.accessioned2022-05-27T14:27:11Z
dc.date.available2022-05-27T14:27:11Z
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/73470
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, 25/10/2021pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 51-55pt_BR
dc.descriptionÁrea de concentração: Ciência da Computaçãopt_BR
dc.description.abstractResumo: Câncer é um grupo de doenças caracterizadas pelos crescimento e espalhamento de células anormais e pode levar à morte. Entre as mulheres, o Câncer deMama(BC) é o mais frequentemente diagnosticado. Por isso, o Sistema único de Saúde Brasileiro tem como foco estudar a doença e aprimorar todas as fases envolvidas no tratamento do BC. Um dos tipos invasivos de BC é parcialmente definido pelos Receptores de Hormônio (HR) e leva em conta a presença ou ausência do Receptor de Estrogênio (ER) e do Receptor de Progesterona (PR). Esses biomarcadores são detectados através de testes imunohistoquímicos (IHC) e normalmente são avaliados de forma manual, gerando um trabalho tedioso e custoso para patologistas e histopatologistas que rotineiramente pedem por uma segunda opinião. Uma forma de contornar esse problema, é criar e desenvolver sistemas automatizados ou semi-automatizados que auxiliem como essas segundas opiniões. Dessa forma, uma nova base de Whole Slide Images (WSI) e seus blocos é criada a partir de lâminas IHC do tipo H-DAB de 135 pacientes. Além disso, um sistema semi-automático de score para os Conjuntos ER e PR de imagens é desenvolvido utilizando passos de pré-processamento, como equalização de histograma, limiarização e separação de cores, passos de extração de caraterísticas, como histogramas HSV, histograma CLBP e estatísticas GLCM, e um passo de classificação com o classificador SVM. Esses três passos alcançaram taxas de F1_score indo de 76,59% a 100% para as abordagens nível de paciente e bloco a bloco, respectivamente. Além de obter uma correlação positiva de Pearson igual a 1 (um) com a reavaliação do patologista para a abordagem bloco a bloco.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: Cancer is a group of diseases characterized by the uncontrolled growth and spread of abnormal cells that can lead to death. For women, Breast Cancer (BC) is the most frequently diagnosed cancer. That is why the Brazilian National Unified Health System (SUS) is focused on studying the disease and improving all the phases included in dealing with BC. One type of invasive BC is partly defined by the Hormone Receptor (HR) status, accounting for the presence or absence of the Estrogen Receptor (ER) and the Progesterone Receptor (PR). These biomarkers are detected through the Immunohistochemistry (IHC) slide test and are traditionally assessed manually, generating a tedious and time-consuming task for pathologists and histopathologists, which routinely ask for second opinions. One way to overcome this problem is to create and develop automatic or semi-automatic scoring systems to function as these second opinions. Therefore, a new public dataset of Whole Slide Images (WSIs) and its patches is created from digitized H-DAB IHC slides regarding 135 patients. Also, a semi-automatic scoring system for the ER and the PR Image Sets is developed utilizing preprocessing steps, such as histogram equalization, thresholding, and color separation, feature extraction steps, such as HSV histograms, CLBP histogram, and GLCM statistics, and a classification step with the SVM classifier. These three steps, achieved F1_score rates ranging from 76,59% to 100% for the patient level and the patch by patch approaches, respectively. Besides reaching a positive Pearson's correlation with the pathologist reevaluation equals 1 for the patch by patch approach.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.subjectMamas - Câncerpt_BR
dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleSemi-automatic ER and PR scoring in immunohistochemistry H-BAD breast cancer imagespt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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