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PESQUISA

Sistema desenvolvido na UEM reconhece células doentes

Projeto ensina computador a classificar células de intestinos de animais ajudando no diagnóstico de artrite, diabetes e câncer

Foto: Divulgação/Laboratório de Pesquisa em Plasticidade Neural Entérica da UEM

Ensinar o computador a reconhecer características de células de intestinos de animais, de modo a identificar doenças degenerativas, é o objetivo de um trabalho multidisciplinar desenvolvido na Universidade Estadual de Maringá (UEM). O projeto, que junta a experiência de pesquisadores do Laboratório de Sistemas Interativos e Inteligentes e do Laboratório de Plasticidade Neural Entérica, obteve resultados bem animadores.

A Inteligência Artificial (IA) foi capaz de reconhecer, com precisão de 89,3%, a ocorrência de artrite reumatoide ao analisar imagens de células dos animais pesquisados. No caso do diagnóstico de diabetes, a precisão foi de 95,13% e, nos tumores de Walker, um tipo de câncer, de 98,45%. O estudo, que é inédito, foi publicado com o título “Identificação automática de doenças crônico-degenerativas por meio de imagens do sistema nervoso entérico” no periódico europeu Neural Computing and Applications.

Jacqueline Nelisis Zanoni, docente do Departamento de Ciências Morfológicas da UEM, explica que as três doenças promovem degeneração de células neuronais que controlam o intestino. Há bastante tempo a universidade estuda essas alterações a partir do exame em microscópio de células desse órgão dos animais. Mas até então a análise era feita manualmente pelos pesquisadores. A inovação é que agora a identificação das células alteradas passa a ser feita pelo computador.

“Por meio de Inteligência Artificial, nós ensinamos a máquina como é a célula do indivíduo doente e como é a do indivíduo saudável”, afirma o mestrando em ciência da computação da UEM Gustavo Zanoni Felipe, um dos responsáveis pela pesquisa. “Quando mostramos a célula de um indivíduo que a máquina não viu anteriormente, ela vai categorizar com base na experiência anterior se ele é saudável ou não.”

O professor Yandre Costa, do Departamento de Informática (DIN) da universidade, se dedica ao estudo de classificação de imagens. Ele explica que as imagens têm uma propriedade, “difícil de descrever”, que é a textura. “Analisamos a textura de imagens para fazer classificação de vários cenários diferentes. Inclusive o Gustavo (orientando dele) já estudou textura de espectrograma (gráficos que mostram a frequência de áudios) para classificar a motivação de choros de bebês.”

Mais recentemente, esse know how passou a ser aplicado por eles em apoio à pesquisa do Laboratório de Plasticidade Neural Entérica. “Extraímos informações de texturas das imagens (de células dos intestinos de animais) e usamos o algoritmo de classificação de aprendizagem de máquina para desenvolvermos o trabalho”, conta o professor.

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