Desenvolvimento de métodos de detecção assistidos por computador: Uso de análises não lineares para quantificação de alterações na deposição espacial de colágeno em glomérulos renais.

Abstract

A doença renal crônica (DRC) é uma das principais causas de mortalidade no mundo, comumente associada ao aumento de fatores de risco como obesidade, diabetes mellitus, hipertensão e doenças infecciosas. O avanço de tecnologias para diagnóstico tem se mostrado essencial para aumentar a precisão e consistência na detecção e classificação das lesões associadas à DRC, incluindo sistemas assistidos por computador que utilizam análises quantitativas de imagens. Esses sistemas contribuem para uma melhor acurácia de detecção. Métodos matemáticos têm sido aplicados para caracterizar estruturas biológicas complexas, quantificando alterações difíceis de serem detectadas por métodos convencionais. Assim, o presente trabalho objetivou usar a dimensão fractal, lacunaridade e multifractal como ferramentas para avaliar a distribuição de colágeno na barreira de filtração glomerular após indução da DRC por obstrução ureteral unilateral (OUU) em ratos. Os resultados mostraram que a dimensão fractal conseguiu detectar diferença estatística entre a distribuição espacial de colágeno nos glomérulos do grupo controle e lesionado por OUU. A lacunaridade também demonstrou diferença estatística entre os grupos experimentais. A análise multifractal demonstrou diferença estatística entre o grupo controle e OUU nos parâmetros Dq, f(α) e α. Em conclusão, a aplicação de algoritmos usando a dimensão fractal, lacunaridade e multifractal em softwares e sistemas de inteligência artificial para análises microscópicas pode representar uma alternativa eficiente e de baixo custo para melhorar a detecção de danos nos glomérulos renais.