Classificação de imagens de fluorescência do citoesqueleto através de técnicas em processamento de imagens (2017)
- Authors:
- Autor USP: QUISPE, FILOMEN INCAHUANACO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: REDES COMPLEXAS; MICROSCOPIA DE FLUORESCÊNCIA; GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL; MECÂNICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL; MÉTODOS NUMÉRICOS EM DINÂMICA DE FLUÍDOS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: BoVW; BoVW; Complex Networks; Imagens microscópicas fluorescentes; LBP; LBP; Microscopy fluorescence image; Textons; Textons
- Language: Português
- Abstract: O citoesqueleto é a estrutura celular mais importante em células eucariotas e é responsável por manter a forma da célula e as junções celulares, auxiliando nos movimentos celulares. Esta é composta de filamentos de Actina, Microtúbulos e filamentos intermediários. Recentemente, a análise de duas dessas estruturas tornaram-se importantes, pois é possível obter micrografias usando microscópios de alta resolução, que contém microscopia de fluorescência, em combinação com métodos complexos de aplicação de substâncias de contraste para rotulagem e posterior análises visuais. A combinação dessas técnicas, entretanto, limita-se a ser descritiva e subjetiva. Neste trabalho, são avaliadas cinco técnicas de análise de imagens, as quais são: Bag of Visual Words (BoVW), Local Binary Local (LBP), Textons baseados em Discrete Fourier Transform (TDFT), Textons baseados em Gabor Filter Banks (TGFB) e Textons baseados em Complex Networks (TCN) sobre o conjunto de dados 2D Hela e FDIG Olympus. Experimentos extensivos foram conduzidos em ambos os conjuntos de dados, e seus resultados podem servir de base para futuras pesquisas como análises do citoesqueleto em imagens de microscopia fluorescente. Neste trabalho, é apresentada uma comparação quantitativa e qualitativa dos métodos acima mencionados para entender o comportamento desses métodos e propriedades dos microfilamentos de actina (MA) e Microtúbulos (MT) em ambos os conjuntos de dados. Os resultados obtidos evidenciam que é possívelclassificar o conjunto de dados da FDIG Olympus com uma precisão de até 90:07% e 98:94% para 2D Hela, além de obter 86:05% e 96:84%, respectivamente, de precisão, usando teoria de redes complexas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2017
- Data da defesa: 14.09.2017
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ABNT
QUISPE, Filomen Incahuanaco. Classificação de imagens de fluorescência do citoesqueleto através de técnicas em processamento de imagens. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06022018-143043/. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Quispe, F. I. (2017). Classificação de imagens de fluorescência do citoesqueleto através de técnicas em processamento de imagens (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06022018-143043/ -
NLM
Quispe FI. Classificação de imagens de fluorescência do citoesqueleto através de técnicas em processamento de imagens [Internet]. 2017 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06022018-143043/ -
Vancouver
Quispe FI. Classificação de imagens de fluorescência do citoesqueleto através de técnicas em processamento de imagens [Internet]. 2017 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06022018-143043/
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