Analise de imagens nivel de cinza utilizando metodos quimiometricos

Imagens sao utilizadas na investigacao cientifica ha muito tempo, inicialmente apenas como ferramentas para a representacao da pratica cientifica, e apos o surgimento das tecnicas de microscopia, como instrumento para registro e analise instrumental. Com o aperfeicoamento das tecnicas de obtencao de imagens, cresceu a demanda por tecnicas quantitativas e sistematizadas para extrair-lhes informacoes, e capazes de estabelecer criterios estatisticamente confiaveis para, por exemplo, detectar similaridades, padroes, classificar, e ate mesmo gerar modelos preditivos. Neste trabalho, metodos quimiometricos foram utilizados como ferramenta quantitativa para a analise de imagens nivel de cinza, utilizando como exemplos imagens de microscopia de forca atomica de fibras capilares de diferentes classes. Fibras capilares sao frequentemente utilizadas em clinicas, industrias ambientais e analises forenses, para o diagnostico de doencas, avaliacao da exposicao aos agentes toxicos e poluentes e deteccao de abuso de drogas. Para este trabalho foram utilizados dois conjuntos de dados: um deles formado por amostras de fibras caucasianas submetidas ao tratamento de descoloracao e outro com fibras de diferentes etnias. O objetivo foi utilizar metodos quimiometricos para construir modelos classificatorios capazes de identificar corretamente novas imagens. Diversas estrategias foram testadas e os melhores resultados foram obtidos utilizando os metodos SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy), PARAFAC (Parallel Factor Analysis), MPCA (Multi-way Principal Component Analysis) e NPLS (Multi-way Partial Least Squares). Os modelos quantitativos apresentaram erros de calibracao abaixo de 10% e erros de predicao em torno de 10%. Com excecao de uma das aplicacoes, que e especifica para fibras capilares, os outros metodos de analise de imagens propostos podem ser utilizados na analise quantitativa de qualquer tipo de imagem nivel de cinza Abstract