Abordagem preliminar

Além da diferenciação de classe (com glomerulopatia e sem glomerulopatias), as amostras do conjunto de dados também se diferenciam em relação aos corantes utilizados no processo de aquisição, os quais foram o PAS e o H&E, em relação ao tamanho das imagens (que varia entre 362x362 pixels a 1024x768 pixels) e formato (JPEG ou TIFF). A Figura 5.6 mostra um quadro com diferentes imagens que compõem o conjunto de dados do PathoSpotter.

Figura 5.6: Diversidade das imagens que compõem o conjunto de dados do PathoSpotter.

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Figura 5.7: Arquitetura da abordagem preliminar.

A etapa de pré-processamento serviu para reduzir ruídos e enfatizar as regiões dos núcleos.

Para isso, inicialmente separou-se o canal Red (R) das imagens, pelo fato desse canal apresentar maior contraste entre os núcleos e o fundo das imagens. O canal R representa as informações de cor vermelha das imagens, logo, neste canal, o fundo (que possui tonalidade vermelha) é mais claro que os núcleos. Logo depois da separação do canal R aplicou-se um filtro de média (com mascara de convolução de tamanho 3x3) para a realização da suavização, o que proporcionou a redução de ruídos. Por fim, após a suavização, realizou-se um realce logarítmico (ver seção 3.1.2), com o objetivo de enfatizar as partes escuras da imagem, que são os núcleos. O realce logarítmico calcula um novo valor de intensidade para cada pixel da imagem através da função log.

Na segmentação, o método aplicado foi o Otsu global (apresentado na sessão 3.1.3), que calcula, de maneira automática, um parâmetro de limiarização para binarizar para cada imagem. Depois, realizamos a identificação dos clusters através da análise de borda e vizinhança entre pixels, usando o método de crescimento de regiões (apresentado na sessão 3.1.3). Neste método, os pixels que possuem um vizinho com valor de intensidade de pixel diferente do seu, é considerado como um dos pixels que compõe a borda de uma região, caso contrário, onde sua vizinhança possua o mesmo valor de intensidade de pixels, o conjunto de

pixels é selecionado como parte integrante de uma mesma região, a qual pode ser um núcleo isolado ou um cluster.

A última técnica de segmentação foi o método de divisor de águas, watershed (apresentado na sessão 3.1.3) para realizar a contagem de núcleos presentes em cada região. No método de segmentação por divisor de águas a imagem a ser segmentada é interpretada como uma superfície topográfica, em que as intensidades dos pixels correspondem a valores de altitude dos pontos. Na prática, esse procedimento separa objetos que estão “unidos”, atribuindo uma cor diferente para cada núcleo identificado. Ao converter as imagens oriundas da segmentação por divisor de águas em nível de cinza e realizar a contagem de tons, obtivemos o número de núcleos identificados em cada cluster presente na imagem.

Na etapa de extração de características, a tarefa realizada foi a contagem de núcleos em cada cluster (ou região de núcleos), tarefa realizada a partir do resultado da segmentação de cada cluster.

Na etapa de classificação, utilizamos um classificador binário baseado em uma simples estrutura condicional. Caso fossem detectados três ou mais núcleos unidos (formando um cluster), a imagem seria classificada como uma amostra “com glomerulopatia”, caso contrário (menor do que três) classificaria como “sem glomerulopatia”.

A Figura 5.8 mostra os resultados de cada etapa da Abordagem Preliminar (pré- processamento e segmentação, extração de características e classificação). Pelo fato da imagem apresentada ser uma imagem com glomerulopatia e ter sido identificado um aglomerado de núcleos composto por 4 núcleos, o exemplo apresentado na Figura 5.8 revela um caso em que a classificação foi bem sucedida.

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Figura 5.8: Aplicação da abordagem preliminar em uma imagem exemplo. Etapa de pré-processamento (a), etapa de extração de características (b), etapa de classificação (c).

Apesar do exemplo apresentado na Figura 5.8, de classificação bem sucedida, consideramos a abordagem preliminar frágil, por ser bastante subjetiva. Os patologistas contam com sua experiência prévia, e obviamente, a capacidade de compreensão de formas e estruturas complexas que, até o momento, só um humano tem. Além disto, esta abordagem é muito sensível à qualidade da segmentação, já que, com os métodos testados, a identificação dos clusters gerou muitos falsos positivos, por causa da dificuldade na escolha dos parâmetros corretos de segmentação em função da diversidade das imagens.

A Figura 5.9 mostra a etapa inicial e final da aplicação da abordagem preliminar em uma imagem onde a classificação não é realizada com sucesso, pelo fato do algoritmo de segmentação por divisor de águas segmentar excessivamente o cluster identificado. Nesse caso especifico, uma região onde há apenas dois núcleos (que não caracteriza uma lesão histológica) é reconhecida como tendo três núcleos. A esse acontecimento se dá o nome de segmentação excessiva (over segmentation). Na Figura 5.9 ainda é possível observar os núcleos (enumerados), na imagem original dos clusters e como a abordagem preliminar

contou os núcleos, em nível de cinza.

Figura 5.9: Segmentação excessiva. Imagem original (a), segmentação ideal (b) e segmentação realizada pela abordagem preliminar (c).

Para as 811 imagens que compõem o atual do conjunto de dados do sistema (300 sem glomerulopatia e 511 com glomerulopatia) obteve-se uma sensibilidade de 81%, especificidade de 19% e acurácia de 58%. Esse resultado nos fez concluir que a abordagem preliminar é inadequada e extremamente sensível à variação de imagens com diferentes aspectos. A matriz de confusão desta abordagem pode ser visualizada na Tabela 5.1

Tabela 5.1: Matriz de confusão da abordagem preliminar.

Resultado da Classificação

Amostras com glomerulopatia

(511)

Amostras sem glomerulopatia

(300)

Positivo TP=418 FP=241

Negativo FN=93 TN=59

Através dos resultados obtidos, pode-se constatar alguns problemas na abordagem preliminar, como a alta subjetividade do principio utilizado para realizar a classificação e o fato da segmentação por divisor de águas ser sensível a ruídos, influenciando assim na contagem dos núcleos. Sendo assim, descartamos a abordagem preliminar como uma arquitetura adequada, porém entendemos que a sua elaboração foi importante para amadurecermos o processo de construção do PathoSpotter, pois serviu para testarmos os primeiros métodos a serem experimentados, principalmente nas etapas de pré-processamento, segmentação e extração de

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características.