Microscopic Image Segmentation to Quantification of Leishmania Infection in Macrophages - Coelho, Guilherme; Galvão Filho, Arlindo Rodrigues; Viana-de-Carvalho, Rafael; Teodoro-Laureano, Gustavo; Almeida-da-Silveira, Samyra; Eleutério-da-Silva, Clebio; Pereira, Rosa Maria Plácido; Soares, Anderson da Silva; Soares, Telma Woerle de Lima; Gomes-da-Silva, Adriano; et al. (Fronteira: Journal of Social, Technological and Environmental Science, 2020)
A determinação de parâmetros como taxa de infecção em monocultura de macrófagos cultivados in vitro com Leishmania é fundamental no estudo de candidatos vacinais e novos fármacos para o tratamento de leishmanioses. O método convencional que consiste na contagem de amastigotas no interior de macrófagos, normalmente é realizada por um especialista treinado em microscopia óptica, o que está sujeito a erros de interpretação e amostragem. O objetivo do trabalho é desenvolver um método para a segmentação de imagens como etapa preliminar para o cálculo automático da taxa de infecção por amastigotas. A segmentação é baseada em morfologia matemática no contexto de um sistema de visão computacional. Os resultados obtidos pelo método computacional demonstraram acerto de 95% quando comparados ao método convencional. Conclui-se que a metodologia computacional baseada na segmentação de imagem como pré-requisito para o cálculo de taxa de infecção, pode contribuir para a rapidez e a precisão na obtenção dos resultados e na minimização de erros cometidos no método tradicional, especialmente em situações em que exaustivas repetições do procedimento são exigidas ao observador.