Djim Andrade Martins djimmartins@gmail.com

André Santos Cavatoni Serra cavatoni@gmail.com

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No link abaixo são apresentadas as etapas realizadas no trabalho.

http://homepages.dcc.ufmg.br/~djim/visao/Recognizing.html

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Nos links abaixo estão postados o artigo resultante desse trabalho, e a apresentação, respectivamente.

• Artigo:

http://homepages.dcc.ufmg.br/~cavatoni/visao/ieee.pdf

• Apresentação:

http://homepages.dcc.ufmg.br/~cavatoni/visao/slide.pdf

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Nesse trabalho foi apresentado um método para correlacionar a variação da intensidade de luminescência de corpos e varicosidades, que leva em consideração não somente um pixel, mas todos os pixels que pertençam a cada parte celular. Para isso foi necessário detectar e reconhecer corpos e varicosidades presentes em culturas neuronais. Além disso, desenvolvemos uma estratégia para contornar o problema da movimentação local de partes celulares, através da expansão das regiões de cada objeto reconhecido. Tal estratégia exige pouco tempo computacional e memória, com precisão satisfatória

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No artigo Andre R. Massensini[1], é apresentado um novo método de análise de imagens que aperfeiçoa a detecção de padrões de variação do cálcio intracelular induzido por toxinas em regiões especícas. Esse método é baseado na correção global do movimento da imagem, seguido pelo cálculo do peso de correlação entre mudanças de cálcio nos pixels referenciados, com as diversas partes da célula e de toda a cultura celular observada.

A correção do movimento global, proveu uma melhora expressiva na observa ção dos níveis de cálcio intracelular observados. Entretanto notamos que ela pode ser extendida, a m de tratar os movimentos celulares locais. Dessa maneira, uma importante contribuição seria implementar um método de correções aplicado às regiões onde o movimento celular for detectado.

Foi percebida a necessidade de automatizar o processo de identicação das partes que constituem as células neurais. Para atingir esse objetivo serão avaliados e utilizados métodos de segmentação de imagens e reconhecimentos de padrões. Com a detecção dessas partes, será possível analisar com maior precisão a correlação nas variações de cálcio observados entre as várias células presentes nas culturas.

O artigo Robert M. Zucker[2] apresenta como alguns fatores externos podem interferir na captura da imagem. Para determinar o desempenho e a sensibilidade dos microscópios confocais foi denido um coeciente de varia- ção (CV) expressado como uma proporção de pixels com a média de intensidade dos mesmos. Possíveis erros nos instrumentos, preparação de amostras, e tratamentos matemáticos dos dados 3-D devem ser considerados. Técnicas de preparo de amostras devem ser avaliadas e mantidas constantes, para que as medidas da uorescência sejam conáveis. Fatores típicos que inuenciam as medidas da intensidade são: o meio da amostra, a incorporação do corante, a concentração do corante, autouorescêcia, energia transferida e comprimento de onda da excitação e emissão. Possíveis erros instrumentais incluem homogeneidade da iluminação, uorescência de fundo, instabilidade da detecção do fotômetro, e a não linearidade da detecção do fotômetro.

O CV mede qualidade da imagem e é afetado por várias variáveis, incluindo voltagem PMT, captura de frames, tamanho do pinhole, poder do laser, tipo do PMT, velocidade do scan, eciência ótica. Segundo os resultados obtidos a melhor maneira para adquirir imagens uorecentes em microscopia confocal é: aumentar o poder do laser, diminuir a velocidade do scan, aumentar o tamanho do pinhole e aumentar o número de frames.

Em Chunming Li[3] é apresentado um método de segmentação baseado em contorno ativo capaz de localizar características mesmo em imagens de baixo contraste e altos níveis de ruído, como é o caso das imagens obtidas pelo microscópio confocal, a serem analisadas nesse projeto. Além disso, esse método é mais eciente por evitar o custo do procedimento de reinicialização, o qual é extensamente utilizado nos métodos tradicionais, a m de estabilizar a evolução das curvas de contorno e atingir resultados satisfatórios.

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[1] Andre R. Massensini, Marco A. Romano-Silva, John Suckling, Marcus V. Gomez c , Michael J. Brammer, Correction of image instability in confocal microscopy using image realignment eects on the analysis of intracellular calcium, 2003

[2] Robert M. Zucker, Owen T. Price, Statistical Evaluation of Confocal Mi- croscopy Images, 2001

[3] Chunming Li, Chenyang Xu, Changfeng Gui, Martin D. Fox, Level Set Evolution Without Re-initialization: A New Variational Formulation, 2005