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CIÊNCIA & TECNOLOGIA - Trabalhos Técnicos

Saúde Avicola

Estabelecimento de uma nova metodologia para a avaliação da depleção linfóide folicular da bolsa de fabricius através da análise digital de imagem e de redes neurais artificiais

Autores: Juliana Herpich, Lucas B. Moraes, Hamilton L.S. Moraes, Guilherme Souza, Caroline Hiller e Carlos T. P. Salle Centro de Diagnóstico e Pesquisa em Patologia Aviária (CDPA) da Faculdade de Veterinária da Universidade Federal do Rio Grande do Sul Introdução A avicultura industrial é uma das mais tecnificadas áreas do agronegócio, produzindo com alta eficiência e exigindo o máximo de desempenho do seu produto, a ave. Com vista nessa alta eficiência é que existe uma constante corrida para a manutenção de um ideal estado sanitário dos lotes, a fim de impedir a quebra deste potencial produtivo, seja de carne ou de ovos. No entanto, patologias imunodepressoras são responsáveis por grandes perdas, ou por suas lesões diretas ou servindo como porta de entrada para outras doenças. Tal fato leva a preocupação em desenvolver novos métodos diagnósticos que agilizem a identificação das patologias aviárias. A bursa de Fabricius (BF) é um órgão linfóide primário, sendo acometido – principalmente – por três doenças imunodepressoras: anemia infecciosa, doença infecciosa da bursa e as micotoxicoses. Essas patologias levam a perda linfocitária do órgão, a qual é avaliada de forma subjetiva por histopatologia, estabelecendo-se graus de lesão que variam de um (menos de 25% de perda) a cinco (mais de 90% de perda). Este trabalho teve o objetivo de gerar um método de avaliação da depleção linfocitária mais eficaz, a fim de reduzir a subjetividade na avaliação da depleção. Material e métodos Foram utilizadas 90 amostras de BF coletadas intactas e processadas histologicamente, incluídas em parafina e coradas com hematoxilina-eosina. As BF foram submetidas à avaliação convencional para a depleção linfocitária, classificando-as em escores de 1 a 5. Dez BF foram selecionadas para cada escore de lesão e divididas em quadrantes, sendo três folículos selecionados por quadrante. Imagens digitais foram obtidas dos folículos e analisadas através do software MATLAB®. A partir das características das imagens foram geradas redes neurais artificiais (RNA) utilizando-se um software comercial. Resultados e discussão Comparou-se a classificação convencional e a realizada pela RNA. Observou-se que a rede foi capaz de classificar corretamente a maioria dos folículos com alta sensibilidade e especificidade (89,81% e 96,17% respectivamente), tendo melhor desempenho utilizando-se o agrupamento em três escores (sensibilidade de até 79,39% e especificidade de até 91,94%) e em dois escores (sensibilidade e especificidade chegando a 92,54%). Conclusão Os resultados mostraram que é possível a utilização de análise de imagem e redes neurais para a classificação histopatológica de depleção linfocitária da bursa de Fabricius. Essa metodologia não substitui o histopatologista, ao contrário, fornece ao profissional a medida precisa do erro ou do acerto classificatório, além de padronizar da leitura das BF, independente da experiência do histopatologista ou de outros fatores.


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