NA CAPA: Pesquisa da UEM sobre detecção do câncer é capa da Algorithims

Os resultados obtidos pelos pesquisadores da UEM mostram que é possível realizar automaticamente a identificação do câncer em animais de laboratório, explorando as propriedades de textura encontradas no tecido retirado do fígado.

NA CAPA: Pesquisa da UEM sobre detecção do câncer é capa da Algorithims

Trabalho mostra ser possível identificar câncer em animais de laboratório explorando propriedades de textura do tecido extraído do fígado - Foto - ASC/UEM

 

A edição especial da revista Algorithms, da MDPI, sigla para Multidisciplinary Digital Publishing Institute, editora de periódicos científicos de acesso aberto, sediada na Suíça traz na capa uma pesquisa realizada pela Universidade Estadual de Maringá – UEM.

Pioneira na publicação de acesso aberto acadêmico, a editora MDPI apoia comunidades acadêmicas desde 1996. MDPI é um acrônimo organizacional usado por duas organizações relacionadas, a Molecular Diversity Preservation International e o Multidisciplinary Digital Publishing Institute.

Com sede em Basel, na Suíça, o MDPI tem a missão de promover o intercâmbio científico aberto em todas as formas, em todas as disciplinas. Em junho de 2022, o MDPI publicou quase 400 periódicos acadêmicos, incluindo 93 indexados no Science Citation Index Expanded e 8 periódicos indexados no Social Sciences Citation Index.

 

A PESQUISA –  Detecção de câncer em amostras de tecido tiradas do fígado

O traballho de autoria de pesquisadores do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Departamento de Informática e do Laboratório de Plasticidade Neural Entérica envolve alunos de graduação e de pós-graduação e estuda a detecção de câncer em amostras de tecido tiradas do fígado.

Estudos recentes avaliam a presença de padrões associados à ocorrência de câncer em diferentes tipos de tecidos presentes na pessoa acometida pela doença. Neste artigo, a equipe de pesquisadores da UEM descreve os resultados preliminares para a detecção automática de câncer (tumor Walker 256) em animais de laboratório usando imagens pré-clínicas de microfotografia do tecido hepático do sujeito.

 

RESULTADOS 

Os cientistas exploraram dois tipos diferentes de descritores para capturar as propriedades de textura das imagens, além de terem avaliado a complementaridade entre eles. Empregaram o Local Phase Quantization (LPQ), um descritor baseado em informações espectrais, e um segundo construído pela aplicação de uma granulometria dada por uma família de filtros morfológicos.

Experimentos feitos em um conjunto de dados selecionados pelo Laboratório de Plasticidade Neural Entérica mostraram que ambos os descritores de textura fornecem bons resultados nesse cenário.

Os resultados obtidos mostram que é possível realizar automaticamente a identificação do câncer em animais de laboratório, explorando as propriedades de textura encontradas no tecido retirado do fígado. ASC/UEM