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IFMA Grajaú: pesquisador desenvolve Inteligência Artificial aplicada à saúde

A pesquisa auxilia o tratamento de câncer por radioterapia e foi publicada em periódico internacional da área de biomedicina  
  • Cláudio Moraes
  • publicado 26/08/2020 22h14
  • última modificação 27/08/2020 09h46

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Pulmões (roxo), coração (verde), esôfago (amarelo em cima) e medula espinhal (amarelo em baixo)

A radioterapia é um tratamento com radiações ionizantes para destruir ou impedir que células cancerígenas aumentem.

 

Para programar o tratamento, é realizado um planejamento utilizado um aparelho chamado simulador em que, por meio de exames de imagem, o médico delimita a área a ser tratada para que a radiação só atinja essa região.

 

De acordo com pesquisador João Otávio Bandeira Diniz, do Instituto Federal do Maranhão (IFMA) Campus Grajaú, o esôfago é um dos órgãos mais difíceis de segmentar. Segundo ele, os limites entre o esôfago e outros tecidos circundantes não são bem definidos e são apresentados em várias fatias na tomografia computadorizada.

 

“Segmentar manualmente o esôfago requer muita experiência, leva tempo e essa dificuldade na segmentação manual, combinada ao cansaço devido ao número de fatias a segmentar, pode causar erros humanos”, afirma João Otávio.

 

Para enfrentar esse desafio, algumas soluções computacionais para análise de imagens médicas e proposta de segmentação automatizada foram desenvolvidas e exploradas nos últimos anos.

O professor João Otávio desenvolveu um método totalmente automático para a segmentação do esôfago para melhor planejamento da radioterapia na tomografia computadorizada.

 

Visão axial (a,b, c) e coronal (d,e,f) da tomografia de pacientes coletada em 3 institutos

Resultado do método em comparação ao especialista visto em todas as fatias de uma paciente. De vermelho a marcação do especialista e de verde o resultado do método, que foi promissor ao avaliar o grau de semelhança com a marcação do especialista, conseguindo obter êxito, sem produzir falsos positivos.

 

A proposta foi apresentada no artigo “Esophagus segmentation from planning CT images using an atlas-based deep learning approach” publicado na revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, dedicada a estudos de computação e sistemas de software para implementação na prática médica e na pesquisa biomédica.

 

O seu  fator de impacto é igual a 3,632 e Cite Score de 7.5, com público formado por  biólogos; imunologistas; neurocientistas; farmacologistas; toxicologistas; epidemiologistas; psiquiatras; psicólogos; cardiologistas; químicos;  físicos; cientistas da computação;  engenheiros biomédicos e clínicos. “´É uma revista da Elsevier e um dos principais periódicos de informática médica”, avaliou João Otávio. “Ela é classificada pela Capes [Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior] com Qualis A1, nas áreas de computação e engenharia elétrica”, complementou.

 

 

O método

Etapas do método. (a) aquisição de imagens de uma base pública disponível na internet; (b) segmentação do volume de interesse; (c) pre-processamento (destacando região do esôfago com técnicas de processamento de imagens); (d) Segmentação do esôfago utilizando aprendizado profundo (tipo de rede neural considerada estado da arte); (e) visualização 3D do resultado final do método.

A pesquisa integra as atividades do doutorado em Engenharia Elétrica que o professor João Otávio Diniz cursa na Universidade Federal do Maranhão. O tema principal é a segmentação de órgãos de risco utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

 

Três artigos de sua autoria, sobre a segmentação da medula espinhal, também já foram publicados em congressos e em periódicos nacional e internacional

 

 

O método proposto é uma segmentação totalmente automatizada do esôfago. São cinco etapas principais, explica o pesquisador do IFMA. “Há a aquisição de imagens; segmentação do volume de interesse, pré-processamento; segmentação do esôfago; e refinamento de segmentação”, aponta João Otávio.

 

De acordo com o pesquisador, o método foi aplicado em um banco de dados de 36 tomografias adquiridas de três institutos diferentes. “Até agora, obteve os melhores resultados na literatura”, afirmou o professor do IFMA.

 

“O valor obtido do coeficiente de Dice foi 82,15%, o índice de Jaccard foi de 70,21%, acurácia de 99,69%, sensibilidade de 90,61%, especificidade de 99,76% e distância de Hausdorff de 6,1030 mm”, afirmou o professor do IFMA. No artigo é feita uma comparação com a literatura, mostrando os dados dos principais trabalhos publicados até a data da sua submissão. “A comparação é feita em relação a métrica Dice que varia de  61-79% e o nosso trabalho superou os demais alcançando 82.15%”, celebrou.

 

 

Futuro

“Com os resultados alcançados, fomos capazes de mostrar como o método é promissor e que sua aplicação em grandes centros médicos, onde a segmentação do esôfago ainda é uma tarefa árdua e desafiadora, pode ser de grande ajuda para os especialistas”, assinalou a João Otávio.

 

O pesquisador do IFMA já está desenvolvendo um outro método automático para segmentação do coração. “O objetivo é fornecer ainda mais subsídios a médicos especialistas na tarefa de segmentação de órgãos de risco, finalizando a segmentação de três órgãos a partir de vários métodos computacionais”, afirmou.

 

Ele desenvolve, ainda, o projeto “Metodologias Baseadas em Imagens Radiológicas para Apoio à Detecção, Diagnóstico e Acompanhamento de Evolução da Síndrome Respiratória Aguda Grave – SARS-CoV-2” contemplado, juntamente com outros 47  projetos de todo o país, para receber financiamento da Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica (Setec) do Ministério da Educação (MEC).

 

“Fornecer uma ferramenta computacional para auxiliar médicos especialistas nesta tarefa é de fundamental importância, tanto para diminuir o esforço médico, quanto para evitar incidência de raios em tecidos sensíveis”, finalizou.

 

Perfil do pesquisador

João Otávio Bandeira Diniz

Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA), Campus Grajaú. Doutorado em andamento em Engenharia Elétrica com ênfase em processamento de imagens pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA). Mestrado em Ciência da Computação pela UFMA. Graduado em Ciência da Computação pela UFMA, São Luís – MA. Possui projetos de pesquisa no Laboratório de Processamento e Análise de Imagens(LabPAI) situado no Núcleo de Computação Aplicada(NCA) – UFMA. Têm conhecimentos em diversas áreas de Ciência da Computação, com ênfase em Análise de Imagem, Desenvolvimento de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento digital de imagens médicas; programação CPP, JAVA, C#, python; bibliotecas openCV, emgu, ITK; linguagem e modelagem de banco de dados.

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