Identificação de Alterações Histológicas de Cavidade Bucal por meio de Técnica Multiscala Curvelet e Geometria Fractal

por Portal PPGCO Facom
Publicado: 05/02/2019 - 09:19
Última modificação: 18/09/2023 - 14:06

O uso de microscópio equipado com câmera digital possibilita estudos de novas técnicas de processamento de imagens para análise de tecidos histológicos da cavidade bucal. Por meio de técnicas computacionais é possível desenvolver algoritmos que possibilitam auxiliar os especialistas durante o processo de investigação de doenças. O presente projeto propõe desenvolver um sistema para análise e classificação de alterações de lesões como hiperplásicas, displásicas, carcinomas in situ e carcinomas de cavidade bucal. A extração de características por meio de textura tem grande potencial para bons resultados em classificação de lesões no contexto de imagens histológicas. Um descritor pode explorar informações multiescalas baseados em frequência de sinais. A transformada curvelet é particularmente mais efetiva em detectar informações ao longo de curvas, a qual pode ser eficiente para a descrição das lesões presentes em imagens histológicas. A representatividade pode também ser investigada com técnicas não lineares, que quantificam comportamentos mais próximos aos fenômenos naturais, baseados em geometria fractal. Para tanto, nesse projeto pretende-se investigar coeficientes das subbandas da transformada curvelet e geometria fractal para a definição de informações de textura na análise de lesões da cavidade bucal. Para etapa de classificação, as informações obtidas com os escritores serão avaliadas com um algoritmo de classificação polinomial. Serão investigados novas bases polinomiais para a etapa de classificação com os descritores propostos. O resultado pretendido é um sistema capaz de classificação de lesões presentes na cavidade bucal de imagens histológicas baseado em descritores multiescala, permitindo obter novas informações que possam fornecer o conhecimento aos especialistas. Além disso, o projeto permitirá avançar nas colaborações científicas de abordagem interdisciplinar entre as áreas de computação, biologia e medicina.

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