As leucemias agudas caracterizam-se pela multiplicação desordenada de células blásticas e pelo bloqueio do desenvolvimento das células sanguíneas. Desse modo, há a substituição das células normais da medula óssea por células neoplásicas, as impedindo assim que desencadeiem suas funções (SILVA, 2006). Leucemias linfóides agudas (LLA) são a causa mais comum de câncer entre crianças, além de ser a causa mais comum de morte por câncer antes dos 20 anos de idade (HUNGER, 2015, p. 1541).
Segundo Robbins et. al, em Patologia Básica, a célula chamada de Linfócitos B é responsável por produzir anticorpos (promove, portanto, a imunidade humoral). Esta célula pode ser encontrada na medula óssea e também em órgãos linfáticos periféricos como linfonodos e baço. Os principais sintomas da leucemia são exaustão, desânimo, elevação da temperatura corporal e palidez. Outros sintomas também podem surgir com menor frequência, como artrite e mucosite oral. O diagnóstico precoce da LLA e o rápido início do tratamento têm importante papel na redução da mortalidade decorrentes da doença. Este diagnóstico é feito através de exames como o hemograma que busca estudar o padrão morfológico e citoquímicos das células cancerígenas, mielograma que consiste em analisar o conteúdo líquido da medula óssea, sendo medida a quantidade de blastos presente no tecido, onde o paciente é caracterizado com leucemia caso os blastos encontrem-se presentes em concentração maior que 25% (CAVALCANTE, 2017). Além disso, os sintomas físicos também devem ser considerados, pois são os primeiros indícios da doença. O tratamento pode ser feito através de quimioterapia, sendo realizada em 4 etapas visando a remissão total da doença. Durante as 4 etapas do tratamento são utilizados diversos tipos de medicamentos sendo as etapas: indução da remissão; consolidação; reindução, e, por fim, a fase de manutenção, utilizando um tratamento mais leve que perdura por vários meses (DANTAS, 2015).
Outra forma de tratamento que está em ascensão é o transplante de medula óssea (TMO) que pode ser realizado utilizando-se as próprias células do paciente (autólogo) ou utilizando-se células de doadores (alogênicos) compatíveis. O procedimento TMO consiste no paciente receber altas doses de quimioterápicos e posteriormente as células tronco hematopoiéticas do doador serão utilizadas para promover a recuperação hematológica.
Para a realização deste projeto, foram utilizadas imagens do conjunto de dados “SN-AM Dataset: White Blood cancer dataset of B-ALL and MM for stain normalization”, do The Cancer Imaging Archive (TCIA). As 29 imagens foram obtidas utilizando-se um microscópio Nikon Eclipse-200 com aumento de 1000x através de câmera digital, resultando em arquivos de formato BMP (Bitmap bruto) de tamanho 2560x1920 pixels.
A segmentação de imagem é um processo usado para simplificar a representação de uma imagem em algo que é mais significativo e mais fácil de analisar. Para a realização da segmentação nesse projeto, o algoritmo utilizado foi o Watershed, onde qualquer imagem em tons de cinza pode ser vista como uma superfície topográfica em que a alta intensidade denota picos e colinas, enquanto a baixa intensidade denota vales. Assim, o algoritmo começa a preencher todos os vales isolados, conhecidos como mínimos locais, com água de cores diferentes, os chamados rótulos. Conforme a água sobe, dependendo dos picos próximos, a água de diferentes vales, com diferentes cores, começarão a se fundir. Para evitar isso, são construídas barreiras nos locais onde a água se funde. O processo de preencher com água e construir barreiras continua até que todos os picos estejam debaixo d'água. Então, as barreiras que foram criadas fornecem o resultado da segmentação. O algoritmo gera como resultado uma máscara de segmentação. Após a obtenção da máscara, foi aplicado na máscara um threshold utilizando como valor de limiar de 0 a 255.
Após a etapa da segmentação, para obter o resultado final da segmentação foi utilizado um operador Bitwise AND para percorrer toda a matriz de pixels da imagem original da base de dados, comparando-a com a máscara resultante do Watershed. A operação Bitwise AND compara dois valores de pixels utilizando suas representações binárias. Desse modo, é retornado um novo valor, para formar esse valor de retorno cada bit é comparado, retornando true quando ambos os bits forem iguais a 1, caso contrário retorna false.