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% e 96%, respectivamente. Quando os folículos foram agrupados de forma binária houve um aumento da sensibilidade para 90% e obteve-se um valor máximo para a especificidade de 92%. 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.
Análise digital de imagem; Gumboro; bursa de Fabricius; rede neural artificial
