Expoentes de Hurst em imagens interferométricas de um carcinoma mamário
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Resumo
A presente pesquisa teve por objetivo desenvolver novas aplicações para análise de imagens baseadas na transformada discreta decimada e não decimada de wavelet. Foram estimados e verificado o comportamento, ao longo do tempo, dos expoentes de Hurst (direcional) com utilização a transformada de wavelet em 128 imagens interferométricas de um carcinoma mamário anaplástico canino, obtidas em intervalos regulares. O primeiro procedimento consiste em extrair partes das imagens que retratam tecidos cancerígenos e tecidos saudáveis e aplicar a metodologia de análise multirresolução em quatro níveis de resolução, utilizando a wavelet de Daubechies com oito momentos nulos. O segundo procedimento baseou-se em estimar os expoentes de Hurst nas 256 subimagens, com diferentes métodos utilizados para diminuir a correlação dos coeficientes wavelet e o efeito de possíveis outliers e, assim fazer uma análise temporal desses expoentes ao longo do tempo. Foi verificada a não sobreposição das distribuições nas séries em, pelo menos, uma direção quando comparadas subimagens do tecido cancerígeno e saudável, concluindo que a análise temporal dos expoentes de Hurst podem diferenciá-los. Com a aplicação dessa metodologia será possível obter uma melhora na qualidade da informação que pode ser retirada de imagens de tecidos cancerígenos, com o reconhecimento de padrões no expoente de Hurst, que podem ser usados, juntamente das análises clínicas, num processo de classificação ou detecção de tumores.
Abstract
This research aimed to develop new applications for image analysis based on the decimated and non-decimated discrete wavelet transform. We estimated and verified the behavior of the Hurst exponents (directional) using the wavelet transform in 128 interferometric images, obtained at regular intervals, of a canine anaplastic mammary carcinoma. The first procedure consists of extracting parts of the images that portray cancerous and healthy tissues and applying the multiresolution analysis methodology at four levels of resolution using the Daubechies wavelet with eight null moments. The second procedure was based on estimating Hurst’s exponents in the 256 sub-images, using different methods to decrease the correlation of wavelet coefficients and the effect of possible outliers, thus conducting a temporal analysis of these exponents over time. We verified the non-overlapping series distributions in at least one direction when comparing sub-images of cancerous and healthy tissue, concluding that the temporal analysis of Hurst exponents may differentiate them. By applying this methodology, it will be possible to improve the quality of the information obtained from images of cancerous tissues by recognizing patterns in the Hurst exponent that can be used along with a clinical analysis in the tumor classification or detection processes.
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MARQUES, R. A. Expoentes de Hurst em imagens interferométricas de um carcinoma. 2019. 87 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.