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Sistema para montagem de cariótipo de peixe baseado em processamento digital de imagens

By the principle that evolutionary explanations are usually genetic explanations, obtaining information about the species genome is fundamental in the validation process of some evolutionary theories. In this kind of research, the cytogeneticists use some tools, such as the assembly of karyotypes an...

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Autor principal:	Goedert, Matheus de Lima
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2018
Assuntos:	Cromossomos Citogenética Processamento de imagens - Técnicas digitais Chromosomes Cytogenetics Image processing - Digital techniques CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Engenharia/Tecnologia/Gestão
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3448
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spelling	riut-1-34482018-09-27T06:00:55Z Sistema para montagem de cariótipo de peixe baseado em processamento digital de imagens System for assembling fish karyotype based on digital image processing Goedert, Matheus de Lima Paula Filho, Pedro Luiz de http://lattes.cnpq.br/8149364045680042 Blanco, Daniel Rodrigues http://lattes.cnpq.br/8998670968329882 Paula Filho, Pedro Luiz de Candido Junior, Arnaldo Lui, Roberto Laridondo Cromossomos Citogenética Processamento de imagens - Técnicas digitais Chromosomes Cytogenetics Image processing - Digital techniques CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Engenharia/Tecnologia/Gestão By the principle that evolutionary explanations are usually genetic explanations, obtaining information about the species genome is fundamental in the validation process of some evolutionary theories. In this kind of research, the cytogeneticists use some tools, such as the assembly of karyotypes and their representation, which allows the researcher to identify morphological differences and similarities in the chromosomes, in a relatively simple way. However, this task can be kind of laborious and exhaustive. Therefore, many computational systems involving Digital Image Processing (DIP) have been recommended with the purpose of assisting in this activity. It is notable that DIP presents itself as an important tool for the processes automation, either by its agility, precision or comfort. Thereby, this work aims to develop a system based on the concepts of computer vision for automatic classification of fish chromosomes from individual metaphases images. In order to do this, it was used DIP techniques implemented in C ++ through the OpenCV library. The software used light field microscopy images of mitotic metaphases from individual cells of the Hoplias malabaricus (traíra) fish, collected from the Molecular and Chromosome Biodiversity Laboratory database of UTFPR Santa Helena campus. Segmentation was the first stage of image processing, and it has been divided into background elimination, first segmentation and second segmentation. This step’s fundamentals were the automatic image thresholding, eliminating its background, and the separation of joined chromosomes, using a k-means clustering algorithm. Due to the colors and shades diversity of its respective backgrounds, this step can be considered the most challenging and consequently the most extensive and computationally costly. Ultimately, the chromosomes individualized images were classified according to Levan (1964) proposal. An algorithm was developed in order to scan the chromosome in the searching of centromere position and posteriorly to measure the arms. The segmentation results were satisfactory, presenting 91.25% efficiency. However, the classification showed a lower efficiency, around 63.64%, giving the system an overall efficiency of approximately 60.00%. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Partindo do princípio de que as explicações evolutivas, geralmente, são explicações genéticas, obter informações referentes ao genoma das espécies mostra-se fundamental no processo de validação de algumas teorias evolutivas. Na realização deste tipo de pesquisa, os citogeneticistas lançam mão de algumas ferramentas, como a montagem de cariótipos e sua representação, o que permite ao pesquisador identificar diferenças e semelhanças morfológicas nos cromossomos, de forma relativamente simples. Contudo, esta tarefa pode ser considerada trabalhosa e exaustiva. Diante disso, diversos sistemas computacionais envolvendo Processamento Digital de Imagens (PDI) vêm sendo propostos com o intuito de auxiliar nesta atividade. É notável que o PDI apresenta-se como uma importante ferramenta para a automação de processos, seja pela agilidade, precisão ou ainda pelo conforto. Com isso, este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema baseado nos conceitos de visão computacional para classificação automática de cromossomos de peixes a partir de imagens individuais de metáfases. Para isso foram utilizadas técnicas de PDI implementadas em C++, por meio da biblioteca OpenCV. O software proposto tomou por base imagens obtidas através de microscopia de campo claro, de metáfases mitóticas de células individualizadas do peixe Hoplias malabaricus (traíra), levantadas do banco de dados do Laboratório de Biodiversidade Molecular e Cromossômica do Campus Santa Helena da UTFPR. A primeira etapa do processamento das imagens foi a segmentação, dividida em eliminação do fundo, primeira segmentação e segunda segmentação. Os fundamentos desta etapa foram a limiarização automática da imagem, eliminando seu fundo, e a separação de cromossomos unidos, por meio de um algoritmo de clusterização k-means. Devido às diversidades de cores e tonalidades dos seus respectivos fundos, esta etapa pode ser considerada a mais desafiadora, e consequentemente a mais extensa e onerosa computacionalmente. Por fim, as imagens individualizadas dos cromossomos foram classificadas de acordo com a proposta de Levan (1964). Para isso desenvolveu-se um algoritmo para varredura do cromossomo em busca da posição do centrômero e conseguinte medição dos braços. Os resultados da segmentação foram satisfatórios, apresentando uma eficiência de 91,25%. Já a classificação apresentou uma eficiência menor, em torno de 63,64%, conferindo ao sistema uma eficiência global de aproximadamente 60,00%. 2018-09-26T15:49:40Z 2018-09-26T15:49:40Z 2018-04-05 masterThesis GOEDERT, Matheus de Lima. Sistema para montagem de cariótipo de peixe baseado em processamento digital de imagens. 2018. 55 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3448 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Medianeira Brasil Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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description	By the principle that evolutionary explanations are usually genetic explanations, obtaining information about the species genome is fundamental in the validation process of some evolutionary theories. In this kind of research, the cytogeneticists use some tools, such as the assembly of karyotypes and their representation, which allows the researcher to identify morphological differences and similarities in the chromosomes, in a relatively simple way. However, this task can be kind of laborious and exhaustive. Therefore, many computational systems involving Digital Image Processing (DIP) have been recommended with the purpose of assisting in this activity. It is notable that DIP presents itself as an important tool for the processes automation, either by its agility, precision or comfort. Thereby, this work aims to develop a system based on the concepts of computer vision for automatic classification of fish chromosomes from individual metaphases images. In order to do this, it was used DIP techniques implemented in C ++ through the OpenCV library. The software used light field microscopy images of mitotic metaphases from individual cells of the Hoplias malabaricus (traíra) fish, collected from the Molecular and Chromosome Biodiversity Laboratory database of UTFPR Santa Helena campus. Segmentation was the first stage of image processing, and it has been divided into background elimination, first segmentation and second segmentation. This step’s fundamentals were the automatic image thresholding, eliminating its background, and the separation of joined chromosomes, using a k-means clustering algorithm. Due to the colors and shades diversity of its respective backgrounds, this step can be considered the most challenging and consequently the most extensive and computationally costly. Ultimately, the chromosomes individualized images were classified according to Levan (1964) proposal. An algorithm was developed in order to scan the chromosome in the searching of centromere position and posteriorly to measure the arms. The segmentation results were satisfactory, presenting 91.25% efficiency. However, the classification showed a lower efficiency, around 63.64%, giving the system an overall efficiency of approximately 60.00%.
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