Avaliação da depleção linfóide folicular da bursa de Fabricius: uma metodologia alternativa que emprega análise digital de imagem e redes neurais artificiais
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Resumo
A avicultura industrial apresenta altos índices produtivos e caracteriza-se pela alta tecnificação e eficiência. Contudo, inúmeros fatores podem prejudicar esses resultados. Dentre os mais importantes citam-se as doenças imunodepressoras, consideradas causas primárias responsáveis pelo estabelecimento de inúmeros patógenos capazes de agravar o quadro clínico das aves, elevando ainda mais as perdas. Em vista disso, foi pesquisado um método mais eficaz para a determinação da depleção linfocitária da bolsa de Fabricius, órgão fundamental para a proliferação e maturação de linfócitos B. Dentre as doenças que mais acometem a bolsa de Fabricius encontram-se a doença infecciosa da bolsa de Fabricius, as micotoxicoses e a anemia infecciosa. Foram utilizadas 50 amostras de bolsa de Fabricius coletadas intactas, processadas e o escore óptico de depleção foi estabelecido (de 1 a 5). As bolsas foram divididas em quadrantes e 12 folículos selecionados por amostra. As imagens foram adquiridas, analisadas com o software MatLab® 6.5 e suas características extraídas. Com os dados foram geradas redes neurais (Neuroshell®), comparando-se os escores óticos e a classificação realizada pela rede. A rede foi capaz de classificar corretamente, com alta sensibilidade (até 89,81%) e especificidade (até 96,17%) a maioria dos folículos, tendo um melhor desempenho utilizando-se três categorias (sensibilidade de até 79,39% e especificidade de até 91,94%) e duas categorias (sensibilidade e especificidade chegando a 92,54%). Os resultados mostraram que é possível a utilização de análise de imagem e redes neurais para a classificação histopatológica de depleção linfocitária da bolsa de Fabricius. A análise de imagem é uma ferramenta prática, com resultados objetivos, dimensiona o erro classificatório e padroniza a avaliação da depleção linfocitária da bolsa.
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