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1.
Pesqui. vet. bras ; 34(supl.1): 7-10, dez. 2014. tab, ilus
Article in English | LILACS, VETINDEX | ID: lil-778347

ABSTRACT

Fifty-five bursa of Fabricius (BF) were evaluated by optical microscopy for three different avian histopathologists (H1, H3 and H4) to determine the degree of lymphoid depletion. One histologist evaluated the same slides at two different times (H1 and H2) with four-months interval between the observations. The same BFs were evaluated using the system of Digital Lymphocyte Depletion Evaluation (ADDL), being performed by three differents operators of the system, not histopathologists. The results showed was a significant difference between the histopathologists and between the scores established by the same expert (H1 and H2). However, there were not significant differences between the scores with the ADDL system, obtained using ADDL. The results make clear the fragility of the subjective lymphocyte depletion score classification by the traditional histologic method, while the ADDL system proves to be more appropriated for the assessment of the lymphoid loss in the BF.(AU)


Cinquenta e cinco bursas de Fabricius (BF) foram avaliadas através da microscopia óptica por três diferentes histopatologistas aviários (H1, H3 e H4) para determinar o grau de depleção linfóide. Um histopatologista avaliou as amostras em dois momentos distintos (H1 e H2) com quatro meses de intervalo entre as observações. As mesmas BF foram avaliadas utilizando-se o sistema de Avaliação Digital da Depleção Linfocitária (ADDL), sendo realizadas por três diferentes operadores do sistema, não histopatologistas. Os resultados mostraram diferenças significativas entre os histopatologistas e entre um mesmo histopatologista (H1 e H2). Contudo, não houve diferenças significativas entre os escores obtidos utilizando-se ADDL. Estes resultados caracterizam a fragilidade da classificação subjetiva em escores de depleção linfóide, enquanto o sistema ADDL prova ser um sistema robusto de avaliação da perda linfocitária na BF.(AU)


Subject(s)
Animals , Bursa of Fabricius/diagnostic imaging , Lymphocyte Depletion/veterinary , Histological Techniques/veterinary
2.
Pesqui. vet. bras ; 30(4): 340-344, abr. 2010. ilus, graf, tab
Article in English | LILACS | ID: lil-548886

ABSTRACT

Fifty Bursa of Fabricius (BF) were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using Matlab® 6.5 software. The Artificial Neuronal Network (ANN) was generated using Neuroshell® Classifier software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles, reaching sensibility and specificity of 89 percent and 96 percent, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility increased to 90 percent and obtained the maximum value for the specificity of 92 percent. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition it provides objective results that allow measuring the dimension of the error in the diagnosis and classification therefore making comparison between databases feasible.


Cinquenta Bursa de Fabrícius (BF) foram examinadas através de microscopia óptica convencional e imagens digitais foram obtidas e processadas através do software Matlab® 6.5. Redes Neurais Artificiais (ANN) foram geradas com a utilização do software Neuroshell® Classifier, e os dados das análises óptica e digital foram comparados. A ANN classificou corretamente a maioria dos folículos, atingindo sensibilidade e especificidade de 89 por cento e 96 por cento, respectivamente. Quando os folículos foram agrupados de forma binária houve um aumento da sensibilidade para 90 por cento e obteve-se um valor máximo para a especificidade de 92 por cento. Estes resultados demonstram que o uso da análise digital de imagem associada à ANNé uma ferramenta bastante útil para a classificação patológica da depleção linfóide da BF. Além disso, fornece resultados objetivos que permitem medir a dimensão do erro classificatório, tornando possível a comparação entre distintos bancos de dados.


Subject(s)
Animals , Bursa of Fabricius/anatomy & histology , Neural Networks, Computer , Birds , Lymphocyte Depletion
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