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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55742

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorTENORIO, Bruno Mendes-
dc.contributor.authorSANTOS, Ana Vitoria Ferreira dos-
dc.date.accessioned2024-04-08T12:08:21Z-
dc.date.available2024-04-08T12:08:21Z-
dc.date.issued2024-02-28-
dc.date.submitted2024-04-02-
dc.identifier.citationNBR:6023 Vigentept_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55742-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.format.extent46p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAutomaçãopt_BR
dc.subjectCâncer de Pulmãopt_BR
dc.subjectHistomorfometriapt_BR
dc.subjectDimensão fractalpt_BR
dc.subjectLacunaridadept_BR
dc.titleMétodos fractais e análises de forma aplicadas à distribuição espacial do núcleo celular no carcinoma de células escamosas do pulmãopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coTenorio, Fernanda-
dc.contributor.authorLatteshttps://lattes.cnpq.br/8476521905791954pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2568954970915532pt_BR
dc.description.abstractxLung cancer is one of the main preventable causes of death, being one of the diseases that affect the respiratory tract with the highest morbidity in the world, affecting individuals of different age groups and sociodemographic conditions. Lung cancer can be divided into small cell lung carcinoma (SCLC) and non-small cell lung carcinoma (NSCLC), with the most common subtypes of NSCLC being lung adenocarcinoma and lung squamous cell carcinoma (SCC). Since cancer subtypes differ in etiology, pathogenesis, diagnosis and therapy, the development of more accessible and efficient automated detection methods and tools is still necessary. Therefore, the present work aims to develop computer-assisted detection methods applicable to software, based on non-linear analyzes to quantify microscopic changes found in lung squamous cell carcinoma. For this, 200 photomicrographs of benign lung tissue (control) and 200 photomicrographs of squamous cell lung carcinoma were used from the LC25000 database. The number of cells, circularity, area and perimeter changed in SCC compared to control. However, the aspect ratio, roundness and solidity parameters did not show statistical differences between SCC and benign tissue. The fractal dimension and lacunarity of lung cell nuclei also changed statistically in SCC compared to control. In conclusion, automated analyzes using shape markers are affordable and efficient tools for detecting changes in the spatial distribution of cell nuclei in human lung squamous cell carcinoma. Thus, these methods could be associated with the development of machines and artificial intelligence that serve as a first or second analyzer, aiming to improve pathologists' procedures associated with lung cancerpt_BR
dc.subject.cnpqHistologiapt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Histologia e Embriologia (DHE-UFPE)pt_BR
dc.degree.graduationBiomedicinapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/6475960711488400pt_BR
Aparece nas coleções:(CB - BM) - TCC - Biomedicina

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