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UEM - PR: Estudo identifica automaticamente doenças degenerativas em imagens

Pesquisadores da Universidade Estadual de Maringá (UEM) identificaram de forma automática a presença de três doenças crônico-degenerativas a partir do reconhecimento de padrões em imagens de células do sistema nervoso entérico de animais de laboratório. O estudo, considerado inédito, mostra que o método proposto é capaz de reconhecer corretamente a ocorrência das doenças com taxas de: 89,3% para artrite reumatoide, 95,13% para diabetes e 98,45% para tumor de Walker (câncer).

Imagem do sistema nervoso entérico evidencia células da glia, pré-processada com filtro para eliminação de ruído

“Atualmente, pesquisadores realizam análises manuais e repetitivas em suas imagens. Dessa forma, este estudo representa o primeiro de uma série que visa introduzir o uso de técnicas de aprendizagem de máquina e inteligência artificial em uma metodologia capaz de apoiar estudos que abordam o sistema nervoso entérico”, explica um dos pesquisadores, Gustavo Zanoni Felipe, aluno de mestrado em Ciência da Computação na UEM.

Os resultados podem se tornar bastante úteis para futuro apoio ao diagnóstico médico em humanos. “Já existem doenças diagnosticadas a partir da imunomarcação com s100, proteína utilizada para evidenciar as células da glia entérica [localizada na parede gastrointestinal] e que também foi empregada para a obtenção das imagens usadas no presente trabalho. Porém, a análise é feita em microscópio, por um médico patologista”, aponta Jacqueline Nelisis Zanoni, docente do Departamento de Ciências Morfológicas da UEM e líder do grupo de pesquisa em Doenças Crônico Degenerativas e Plasticidade Neural Entérica, certificado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

Como a pesquisa foi feita

“Partimos da hipótese de que poderia haver padrões ligados ao conteúdo visual dessas imagens, que seriam úteis para reconhecer essas doenças. A partir disso, exploramos principalmente informações ligadas ao conteúdo de textura dessas imagens e utilizamos alguns algoritmos de classificação bastante conhecidos na literatura de inteligência artificial”, relata o orientador de Gustavo, Yandre Costa, professor no Departamento de Informática (DIN) e membro do Laboratório de Sistemas Interativos e Inteligentes da UEM.

Os pesquisadores avaliaram amostras de células de glia entérica. Foram avaliadas características obtidas com o método tradicional de engenharia de características e características aprendidas automaticamente com o uso de modelos profundos de aprendizagem. “Além da contribuição técnica para as análises pré-clínicas, visamos incentivar o desenvolvimento de técnicas e metodologias inéditas, capazes de apoiar a solução de problemas desafiadores existentes nas práticas laboratoriais”, prospecta Gustavo.

Publicação internacional

Os resultados completos estão disponíveis para acesso público em artigo publicado em inglês, neste mês, no periódico Neural Computing and Applications (Computação Neural e Aplicativos) – revista com fator de impacto científico de valor 4,77, o que a coloca dentre as 23 mais relevantes do mundo na área de Inteligência Artificial, de acordo com dados do Journal Citation Reports (Relatórios de Citações de Periódicos).

O artigo tem o título de “Automatic chronic degenerative diseases identification using enteric nervous system images” (“Identificação automática de doenças crônico-degenerativas por meio de imagens do sistema nervoso entérico”, em tradução livre). Além dos três já mencionados, são autores do artigo científico: Camila Sehaber Sierakowski e Gleison Bossolani, doutores em Ciências Farmacêuticas pela UEM; Sara Garcia de Souza, doutora em Biologia Comparada pela UEM; Franklin Flores, professor do DIN; Luiz Oliveira, docente da Universidade Federal do Paraná (UFPR); e Rodolfo Pereira, professor do Instituto Federal do Paraná (IFPR) de Pinhais-PR.

Fonte: Matheus Teixeira - UEM Imprensa

Matéria postada pelo jornalista Claudinei Prado - MTPS 23.455/SP e IFJ 674 BR

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