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