Ao longo dos últimos três anos, dois investigadores da Unidade de Investigação IEETA da Universidade de Aveiro têm vindo a trabalhar no desenvolvimento de um método para compressão reversível de imagens de microarrays de ADN. Os inovadores resultados alcançados foram publicados na edição deste mês da prestigiada revista científica «IEEE Transactions on Medical Imaging», a revista com maior impacto mundial na área de processamento de imagem.
Durante os últimos anos, tem havido um desenvolvimento marcante da tecnologia de microarrays de ADN e esta tem-se tornado numa ferramenta diária em muitos laboratórios de investigação em genética. O uso alargado da tecnologia de microarrays de ADN aliado ao elevado volume de dados gerados por cada experiência, sob forma de imagens, leva a desafios no armazenamento e consulta destes dados. Os dados resultantes de cada experiência são tipicamente duas imagens de 16 bits por pixel, obtidas após a digitalização de uma grelha de amostras com um laser e captando a luz emitida por dois marcadores florescentes.
Normalmente é usado um marcador verde (Cy3) para identificação da amostra de referência, enquanto que um marcador vermelho (Cy5) é usado para identificação da amostra que se pretende analisar. Dependendo do tamanho da matriz e da resolução do scanner, estas imagens podem necessitar de alguns megabytes ou até centenas de megabytes para serem armazenadas.
A motivação para o desenvolvimento de métodos de compressão sem perdas prende-se com facto dos métodos analíticos de análise destas imagens estarem em permanente desenvolvimento, sendo imprudente, nos dias de hoje, eliminar estas imagens e guardar apenas os parâmetros obtidos por um determinado método. Para além disto, métodos que permitam descodificação progressiva são de especial interesse especialmente porque é necessário o acesso a bases de dados remotas, por vezes com canais de largura de banda reduzida.
O algoritmo de compressão desenvolvido pela equipa de investigadores do IEETA é actualmente o mais eficiente para a codificação deste tipo de imagens. Este método foi comparado com as mais recentes normas de compressão de imagem, tais como JPEG-LS e JPEG2000 bem como com os métodos específicos existentes na literatura. O método proposto baseia-se na utilização de codificação aritmética e na utilização de modelos de contexto finito. As imagens são codificadas plano a plano e os modelos de contexto finito usam informação de múltiplos planos binários para coleccionarem a estatística dos dados que depois será usada pelo codificador aritmético.
Esta linha de investigação e desenvolvimento foi agora coroada de êxito com a publicação, na edição deste mês da revista científica IEEE Transactions on Medical Imaging, de um artigo que descreve os mais recentes resultados desta investigação. Esta revista é a que detém actualmente o primeiro lugar do ranking de impacto a nível mundial na área científica de processamento de imagem.
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