Life scientists often need to count cells in microscopy images, which is very tedious and a time consuming task. Henceforth, automatic approaches can be a solution to this problem. Several works have been devised for this issue, but the majority of these approaches degrade their performance in case of cell overlapping. In this dissertation we propose a method to determine the position of macrophages and parasites in uorescence images of Leishmania-infected macrophages. The proposed strategy is mainly based on blob detection, clustering and separation using concave regions of the cells' contour. By carrying out a comparison with other approaches that also addressed this type of images, we concluded that the proposed methodology achieves better performance in the automatic annotation of Leishmania infections.A anotação de células é uma tarefa comum a diversas áreas da investigação biomédica. Normalmente,
esta tarefa é realizada de forma manual, sendo um processo demorado, cansativo e propício
a erros. Neste trabalho, focamos o nosso interesse na anotação de imagens de uorescência com
infeções de Leishmania, que representa um destes casos. Leishmania são parasitas unicelulares
que infectam mamíferos, sendo responsáveis por um conjunto de doenças conhecidas por leishmanioses.
Leishmania usam vertebrados como hospedeiros residindo dentro dos seus macrófagos.
Por conseguinte, um modelo adequado para o estudo destes parasitas é infectar in vitro culturas
de macrófagos. A capacidade de sobrevivência/replicação da Leishmania nessas condições arti -
ciais pode então ser avaliada por parâmetros, como, por exemplo, a percentagem de macrófagos
infectados, o número médio de parasitas por macrófagos infectados e o índice de infeção. Essas
métricas são geralmente determinadas pela contagem de parasitas e macrófagos ao microscópio.
Ambos os tipos de células podem ser facilmente distinguidos com base no seu tamanho e cor, resultante
de diferentes a nidades de corantes uorescentes. A passagem desta tarefa do microscópio
para o computador já foi conseguida através de aplicações como o CellNote, contudo, apesar de
mais fácil e interativa, a anotação continua a ser manual. A evolução da abordagem manual para
um processo automático representa um passo natural e lógico, constituindo o principal objetivo
deste trabalho. Para isto iniciámos a investigação pela revisão dos principais métodos de deteção
e contagem celular. As características das imagens com infeções de Leishmania impossibilitam a
utilização dos métodos estudados, de tal modo que optámos por desenvolver uma nova abordagem,
capaz de lidar com as várias especi cidades destas imagens. Também durante o processo de revis
ão de literatura analisámos os dois métodos previamente propostos para realizar a anotação
automática de infeções de Leishmania. Estes revelaram um desempenho abaixo do requerido pelos
parasitologistas, justi cando também o desenvolvimento de uma nova abordagem. Durante a
concepção do sistema investigámos diversas técnicas de deteção celular, onde a deteção de blobs
se destacou pelos resultados positivos. Para segmentar as regiões citoplasmáticas optámos pela
utilização de algoritmos de clustering. Estes não foram capazes de solucionar casos em que existia
sobreposição de estruturas celulares, motivando assim o método de separação desenvolvido. Este
método baseia-se maioritariamente na análise de contorno, sendo as suas concavidades geradoras
de separação entre citoplasmas. Através da combinação destas fases foi possível detetar macrófagos
e parasitas com mais precisão. Para con rmar esta conclusão testámos não só a nossa abordagem
mas também as duas abordagens previamente desenvolvidas para este problema. Os desempenhos
alcançados evidenciam não só uma melhoria comparativamente às restantes abordagens como
também mostram que a nossa abordagem assegura resultados satisfatórios comparativamente aos
obtidos manualmente. Em suma, o trabalho desenvolvido produziu um sistema capaz de realizar
a anotação automática de imagens de uorescência com infeções de Leishmania, tendo originado
um artigo aceite para publicação na conferência International Conference on Image Analysis and
Recognition (ICIAR) 2013
