نبذة مختصرة : O Câncer de pulmão é uma das principais causas de morte evitáveis, sendo uma das doenças que acometem o trato respiratório de maior morbidade mundial, atingindo indivíduos com diferentes faixas etárias e condições sociodemográficas. O câncer de pulmão pode ser dividido em carcinoma pulmonar de células pequenas (CPCP) e carcinoma pulmonar de células não pequenas (CPCNP), sendo os subtipos mais comuns de CPCNP, o adenocarcinoma pulmonar e o carcinoma de células escamosas do Pulmão (SCC). Visto que os subtipos de câncer divergem em etiologia, patogenia, diagnóstico e terapia, o desenvolvimento de métodos e ferramentas automatizadas de detecção mais acessíveis e eficientes ainda é necessário. Desse modo, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver métodos de detecção assistido por computador aplicáveis a softwares, a partir de análises não lineares para quantificar alterações microscópicas encontradas no carcinoma de células escamosas do pulmão. Para isso, foram utilizadas 200 fotomicrografias de tecido pulmonar benigno (controle) e 200 fotomicrografias de carcinoma pulmonar de células escamosas provenientes do banco de dados LC25000. O número de células, circularidade, área e perímetro alteraram no SCC em comparação ao controle. Entretanto, o parâmetro taxa de proporção, arredondamento e solidez não apresentaram diferenças estatísticas entre o SCC e o tecido benigno. A dimensão fractal e a lacunaridade dos núcleos das células pulmonares também alteraram estatisticamente no SCC em comparação ao controle. Em conclusão, análises automatizadas usando marcadores de forma são ferramentas acessíveis de baixo custo e eficientes na detecção de alterações na distribuição espacial dos núcleos celulares no carcinoma de células escamosas do pulmão humano. Assim, estes métodos poderão ser associados ao desenvolvimento de máquinas e inteligência artificial que sirvam como primeiro ou segundo analisador, visando melhorar os procedimentos dos patologistas associados ao câncer de pulmão. ; Lung cancer is one of the main ...
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