Utilização do software ImageJ para avaliar área de lesão dermonecrótica
DOI:
https://doi.org/10.36517/resdite.v4.n1.2019.a9Abstract
Objetivo: verificar como se utiliza o software livre de análise de imagens ImageJ para avaliar área de lesões em processo de dermonecrose em fotografia digital. Método: realizou-se revisão da literatura de artigos indexados nas bases de dados BVS/LILACS e PubMed com os descritores DeCS/MeSH, filtros: inglês, português e espanhol; estudos experimentais; 2017 e 2018. Busca direta no PubMed e seleção de artigos similares. Resultados: foram selecionados e analisados 10 artigos. Em dois deles o ImageJ foi utilizado para avaliação do processo cicatricial, um validou o sistema de medição portátil com uso de software para avaliar dimensões de feridas e os demais as ferramentas do ImageJ para processamento de imagens Conclusão: ImageJ se apresentou como importante ferramenta no tratamento e análise quantitativa de imagens, oferecendo muitos recursos como parte de seu pacote padrão e outros tantos como plugins e extensões do software, que se adaptam para cada tipo de uso.
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References
SWANSON, David L.; VETTER, Richard S. Loxoscelism. Clinics in Dermatology, Philadelphia, vol.24 (3), pp.213-221, jun. 2006. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0738081X05001720?via%3Dihub>. Acesso em: 03 nov. 2018.
BRASIL. Ministério da Saúde. Coordenação de Vigilância das Doenças Transmitidas por Vetores e Antropozoonoses e Fundação Nacional de Saúde. Manual de diagnóstico e tratamento de acidentes por animais peçonhentos. 2. ed. Brasília: Fundação Nacional de Saúde, 2001. 120 p. Disponível em: <http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/funasa/manu_peconhentos.pdf> Acesso em: 03 nov. 2018.
YOUNG, Anna R.; PINCUS Steven J. Comparison of enzymatic activity from three species of necrotizing arachnids in Australia: Loxosceles rufescens, Badumna insignis and Lampona cylindrata. Toxicon, London, vol.39(2-3), pp.391-400, feb./mar. 2000. Disponível em: < https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0041010100001458?via%3Dihub> Acesso em: 03 nov. 2018.
TAMBOURGI, Denise V.; PAIXÃO-CAVALCANTE, D.; GOLÇALVES DE ANDRADE, Rute M.; FERNANDES-PEDROSA, Matheus de F.; MAGNOLI, Fábio C.; PAUL MORGAN, B.; VAN DEN BERG, Carmen W. Loxosceles sphingomyelinase induces complement-dependent dermonecrosis, neutrophil infiltration, and endogenous gelatinase expression. Jornal of Investigative Dermatology, London, vol.124(4), pp.725-31, apr. 2005. Disponível em: < https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022202X15322363> Acesso em: 03 nov. 2018.
JEFFCOATE, William J.; MUSGROVE, Alison J.; LINCOLN, Nadina B. Using image J to document healing in ulcers of the foot in diabetes. International Wound Journal, Nottingham, vol. 14(6), pp.1137-1139, dec. 2017. Disponível em: <https://onlinelibrary-wiley.ez69.periodicos.capes.gov.br/doi/epdf/10.1111/iwj.12769>. Acesso em: 02 nov. 2018.
LAVERY, Lawrence A.; BARNES, Sunni A.; KEITH, Michael S.; SEAMAN, John W.; ARMSTRONG, David G. Prediction of healing for postoperative diabetic foot
wounds based on early wound area progression. Diabetes care, Virginia, vol. 31(1), pp.26-9, jan. 2008. Disponível em: < http://care.diabetesjournals.org/content/31/1/26#ref-1>. Acesso em: 02 nov. 2018.
PAVLOVČIČ, U.; JEZERŠEK, M. Handheld 3-dimensional wound measuring system. Skin Research and Technology, London, vol. 24(2), pp.326-333, may. 2018. Disponível em: <http://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/mdl-29377336>. Acesso em: 07 out. 2018.
ARAGÓN-SÁNCHEZ, Javier; QUINTANA-MARRERO, Yurena; ARAGÓN-HERNÁNDEZ, Cristina; HERNÁNDEZ-HERERO, María José. ImageJ: A Free, Easy, and Reliable Method to Measure Leg Ulcers Using Digital Pictures. The International Journal of Lower Extremity Wounds, London, vol. 16(4), pp. 269–273, dec. 2017. Disponível em: < http://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/mdl-29251541>. Acesso em: 07 out. 2018.
TURIN, Sergey Y.; LEDWON, Joanna K.; BAE, Hanna; BUGANZA-TEPOLE, Adrian; TOPCZEWSKA, Jolanta; GOSAIN, Arun K.; Digital analysis yields more reliable and accurate measures of dermal and epidermal thickness in histologically processed specimens compared to traditional methods. Experimental Dermatology, Austrian, vol. 27(6), pp.687-690, jun. 2018. Disponível em: < http://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/mdl-29573291>. Acesso em: 07 out. 2018.
HINER, Mark C.; RUEDEN, Curtis T.; ELICEIRI, Kevin W. ImageJ-MATLAB: a bidirectional framework for scientific image analysis interoperability. Bioinformatics, Oxford, vol. 33(4), pp.629-630, Feb. 2017. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27797782>. Acesso em: 07 out. 2018.
RUEDEN, Curtis T.; SCHINDELIN, Johannes; HINER, Mark C.; DEZONIA, Barry E.; WALTER, Alison E.; ARENA, Ellen T.; ELICEIRI, Kevin W. ImageJ2: ImageJ for the next generation of scientific image data. Bioinformatics, London, vol. 18(1), nov. 2017. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29187165>. Acesso em: 07 out. 2018.
SCHINDELIN, Johannes; RUEDEN, Curtis T.; HINER, Mark C.; ELICEIRI, Kevin W. The ImageJ ecosystem: An open platform for biomedical image analysis. Molecular Reproduction & Development, New York, vol. 82, pp. 518–529, jul. 2015. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26153368>. Acesso em: 07 out. 2018.
NANES, Benjamin A. Slide Set: Reproducible image analysis and batch processing with ImageJ. Biotechniques, London, vol. 59(5), pp. 269–278, may. 2016. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26554504>. Acesso em: 07 out. 2018.
DOMÍNGUEZ, César; HERAS, Jónathan; PASCUAL, Vico. IJ-OpenCV: Combining ImageJ and OpenCV for processing images in biomedicine.
Computers in Biology and Medicine, New York, vol. 84, pp.189-194, may. 2017. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28390286>. Acesso em: 07 out. 2018.
DELLA MEA, Vincenzo; BARONI, Giulia L.; PILUTTI, David; DI LORETO, Carla. SlideJ: An ImageJ plugin for automated processing of whole slide images. PLoS ONE, Austrian, vol. 12(7), p. e0180540, jul. 2017. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28683129>. Acesso em: 07 out. 2018.
HARRINGTON, Kyle I. S.; RUEDEN, Curtis T.; ELICEIRI, Kevin W. FunImageJ: a Lisp framework for scientific image processing. Bioinformatics, Oxford, vol. 34(5), pp. 899–900, Nov. 2017. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29106446>. Acesso em: 07 out. 2018.
RASBAND, W. Image J documentation. Disponível em: <http://rsb.info.nih.gov/ij/docs/index.html>. Acesso em: 09 nov. 2018.
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