Computational assessment of stomach tumor volume from multi-slice computerized tomography images in presence of type 2 cancer [version 2; referees: 2 approved, 1 not approved]

Background: The multi–slice computerized tomography (MSCT) is a medical imaging modality that has been used to determine the size and location of the stomach cancer. Additionally, MSCT is considered the best modality for the staging of gastric cancer. One way to assess the type 2 cancer of stomach is by detecting the pathological structure with an image segmentation approach. The tumor segmentation of MSCT gastric cancer images enables the diagnosis of the disease condition, for a given patient, without using an invasive method as surgical intervention. Methods: This approach consists of three stages. The initial stage, an image enhancement, consists of a method for correcting non homogeneities present in the background of MSCT images. Then, a segmentation stage using a clustering method allows to obtain the adenocarcinoma morphology. In the third stage, the pathology region is reconstructed and then visualized with a three–dimensional (3–D) computer graphics procedure based on marching cubes algorithm. In order to validate the segmentations, the Dice score is used as a metric function useful for comparing the segmentations obtained using the proposed method with respect to ground truth volumes traced by a clinician. Results: A total of 8 datasets available for patients diagnosed, from the cancer data collection of the project, Cancer Genome Atlas Stomach Adenocarcinoma (TCGASTAD) is considered in this research. The volume of the type 2 stomach tumor is estimated from the 3–D shape computationally segmented from the each dataset. These 3–D shapes are computationally reconstructed and then used to assess the morphopathology macroscopic features of this cancer. Conclusions: The segmentations obtained are useful for assessing qualitatively and quantitatively the stomach type 2 cancer. In addition, this type of segmentation allows the development of computational models that allow the planning of virtual surgical processes related to type 2 cancer

Segmentação, seguimento e avaliação automática de bactérias em imagens de microscópio

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaAo longo de várias décadas, os diversos trabalhos realizados no campo da microscopia caracterizaram-se por um vasto conjunto de procedimentos de análise em imagens microscópicas. A quantificação celular das imagens em estudo é normalmente um procedimento lento, podendo apresentar uma percentagem de erro significativa, devido essencialmente à elevada quantidade de observações a serem efetuadas. Neste sentido, o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagem e de sistemas de reconhecimento, permite a criação de processos de quantificação automática de muitas das imagens microscópicas em estudo. A dissertação de mestrado aqui apresentada descreve e avalia o desenvolvimento de um algoritmo que tem como objetivo efetuar a segmentação e avaliação de um conjunto de imagens microscópicas. O protótipo projetado constitui um sistema de contabilização automática do número de bactérias E.coli visualizado em cada uma das imagens consideradas. As imagens foram disponibilizadas pelo Laboratory of Biosystem Dynamics da Tampere University of Technology tendo sido adquiridas através de microscópios confocais. O algoritmo desenvolvido pode dividir-se em três passos distintos. Inicialmente é aplicado um pré-processamento sobre as imagens em estudo constituído por um conjunto de transformações que retiram alguma da informação desnecessária da imagem e ao mesmo tempo melhoram os contornos dos segmentos constituintes. Seguidamente é implementado um processo de Template matching, que efetua a detecção da localização de cada uma das bactérias. Neste passo, as bactérias são povoadas individualmente por um conjunto de marcas que são posteriormente utilizadas no terceiro e último passo. Neste último passo é aplicada uma técnica de segmentação baseada no método Watershed, um dos mais estudados métodos de segmentação, inseridos na área do processamento de imagem. O protótipo foi testado nas imagens disponibilizadas, tendo obtido um grau de eficiência bastante satisfatório. De forma a avaliar a versatilidade do software desenvolvido, este foi também aplicado a imagens fornecidas por um dos mais eficientes softwares existentes no mercado e os seus resultados comparados