• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.85.2015.tde-05062015-140631
Document
Author
Full name
Kelly de Paula Cunha
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2015
Supervisor
Committee
Mesquita, Roberto Navarro de (President)
Barbosa, Paulo Roberto
Okazaki, Kayo
Title in Portuguese
Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de aberrações cromossômicas utilizando imagens de cromossomos humanos submetidos à radiação ionizante
Keywords in Portuguese
aberrações cromossômicas
classificação cromossômica
diagnóstico por imagem
mapas auto-organizáveis
redes de Kohonen
redes neurais artificiais
Abstract in Portuguese
O presente trabalho é resultado da colaboração de pesquisadores do Centro de Engenharia Nuclear (CEN) e de pesquisadores do Centro de Biotecnologia (CB), ambos pertencentes ao IPEN, para o desenvolvimento de uma metodologia que visa auxiliar os profissionais citogeneticistas fornecendo uma ferramenta que automatize parte da rotina necessária para a avaliação qualitativa e quantitativa de danos biológicos em termos de aberração cromossômica. A técnica citogenética, sobre a qual esta ferramenta é desenvolvida, é a técnica de aberrações cromossômicas. Nela, são realizadas preparações citológicas de linfócitos de sangue periférico para que metáfases sejam analisadas e fotografadas ao microscópio e, com base na morfologia dos cromossomos, anomalias sejam investigadas. Quando esta tarefa é realizada manualmente, os cromossomos são analisados visualmente um a um pelo profissional citogeneticista, logo, trata-se de um processo minucioso em virtude da variação geral na aparência do cromossomo, do seu tamanho pequeno e do grande número de cromossomos por célula. Para um diagnóstico confiável, é necessário que várias células sejam analisadas, tornando-se uma tarefa repetitiva e demorada. Neste contexto, foi proposto o uso dos mapas auto-organizáveis para o reconhecimento automático de padrões morfológicos referentes às imagens de cromossomos humanos. Para isso, foi desenvolvido um método de extração de características por meio do qual é possível classificar os cromossomos em: dicêntricos, anéis, acrocêntricos, submetacêntricos e metacêntricos, com acerto de 93,4 % em relação ao diagnóstico dado por um profissional citogeneticista.
Title in English
Application of self-organizing maps for the classification of chromosomal aberrations using images of human chromosomes subjected to ionizing radiation
Keywords in English
artificial neural networks
chromosomal aberrations
chromosome classification
diagnostic imaging
Kohonen networks
self-organizing maps
Abstract in English
This work is a joint collaboration between Nuclear Energy Research Institute (IPEN), Nuclear Engineering Center and Biotechnology Center to develop a methodology aiming to assist cytogenetic professionals by providing a tool to automate part of the required routine to perform qualitative and quantitative evaluation of biological damage in terms of chromosomal aberration. The cytogenetic technique upon which this tool was developed, is the chromosome aberrations technique, in which cytological preparations of peripheral blood lymphocyte metaphases are performed to be analyzed and photographed under a microscope in order to investigating chromosomal aberration. Performed manually, the chromosomes are analyzed visually one by one by a cytogenetic professional, so it is a painstaking process due to the great deal of variation in the appearance of each chromosome, their small sizes and not to mention the high density of chromosomes per cell. In order to obtain a reliable diagnosis it is necessary that many cells be analyzed, which makes this a repetitive and time consuming process. In this context, the use of self-organizing maps for the automatic recognition of patterns relating to morphological pictures of human chromosomes has been proposed. For this, we developed a feature extraction method by which is possible to classify chromosomes in: dicentrics, ring-shaped, acrocentric, submetacentric and metacentric with 93.4% accuracy compared to diagnostic given by a professional cytogeneticist.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2015-06-11
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.