Aplicação para análise de cortes transaxiais dos corpos estriados em imagens obtidas por [123|]FP-CIT SPECT

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Elias, Maria Madalena Penaforte Pirão
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/8369
Resumo: Trabalho final de mestrado para obtenção do grau de mestre em Engenharia Biomédica
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spelling Aplicação para análise de cortes transaxiais dos corpos estriados em imagens obtidas por [123|]FP-CIT SPECTSegmentação de imagemQuantificaçãoRácios de captação específicaAnálise de imagem automáticaImage segmentationQuantificationSpecific uptake ratiosAutomated image analysisDaTSCANTMTrabalho final de mestrado para obtenção do grau de mestre em Engenharia BiomédicaAtualmente, a Cintigrafia Cerebral com DaTSCANTM SPECT é uma ferramenta que permite o auxílio no diagnóstico de Síndromes Parkinsonianos. É um exame da Medicina Nuclear (MN) cujas imagens são analisadas, na sua maioria, por inspeção visual de clínicos experientes. Em casos duvidosos, de forma a auxiliar o diagnóstico, existem aplicações comercialmente disponíveis que permitem a quantificação destes estudos a partir da segmentação do tecido estriado cerebral, maioritariamente de forma semi-automática com ajustes manuais por parte de um operador, cuja variabilidade intra e interoperador pode influenciar a quantificação destes estudos e, em última análise, o diagnóstico clínico. De forma a colmatar este problema, o objetivo deste trabalho foi construir uma aplicação automática em linguagem de programação Python® para a análise de cortes transaxiais dos corpos estriados em imagens obtidas por [123I]FP-CIT SPECT, provenientes do serviço de MN do Hospital Particular de Almada (HPA), constituído por 68 pacientes, com e sem patologia. De modo a comparar os rácios de captação específica obtidos para os corpos estriados, desenvolveu-se ainda uma aplicação semi-automática com ajustes manuais por parte de um operador. Finalmente os resultados obtidos foram comparados com a aplicação DaTSCAN V4, da General Electric Healthcare. Verificou-se que a aplicação automática desenvolvida consegue discriminar com sucesso os pacientes sem patologia dos pacientes com patologia nos rácios A (Corpos estriados/Occipital) (AUC=0,85, sensibilidade=80%, especificidade=90%), B (Corpo estriado esquerdo/Occipital) (AUC=0,82, sensibilidade=84%, especificidade=80%) e C (Corpo estriado direito/Occipital) (AUC=0,85, sensibilidade=80%, especificidade=90%), com forte correlação com os métodos semi-automáticos (DaTSCANV4 e aplicação desenvolvida). Contudo, esta correlação não se observou para o rácio D (Corpo estriado esquerdo/Corpo estriado direito) (AUC=0,63, sensibilidade=56%, especificidade=70%). Verificou-se também a existência de variabilidade intra e interoperador nos métodos semi-automáticos, contrariamente à aplicação automática desenvolvida. A implementação deste método para segmentação e quantificação de cortes transaxiais dos corpos estriados em imagens obtidas por [123I]FP-CIT SPECT demonstrou resultados tendencialmente promissores, cuja potencialidade de aplicação pode complementar diferencialmente a análise visual, ainda que careça de otimização e validação futura.Currently, a Brain SPECT with DaTSCANTM is a tool that helps diagnose of Parkinsonian Syndromes. It is an imaging technique of Nuclear Medicine, whose images are mostly analized by visual interpretation from experienced observers. In doubtful cases, in order to help the diagnosis, there are commercial software packages that allow the quantification of these studies from the segmentation of the striatum, mostly by semi-quantitative measures with manual adjustments from an operator, whose intra and inter-operator variability can influence the quantification of these studies and clinical diagnosis. In order to overcome this problem, the main goal of this project is to construct an automatic application in Python for the analysis of transaxial slices of the striatum in images obtained by [123I] FP-CIT SPECT from nuclear medicine department of the Hospital Particular de Almada, with 68 patients with and without pathology. In order to compare the specific uptake ratios for the striatum, a semi-automatic application was developed with manual adjustments by an operator. Finally the obtained results were compared with the DaTSCAN V4 application, from General Electric Healthcare. It was possible to verify that the automatic application developed successfully discriminates the healthy patients of the pathological ones in the ratios A (Striatum/Occipital) (AUC=0.85, sensitivity=80%, specificity=90%), ratio B (Left Striatum/Occipital) (AUC=0.82, sensitivity=84%, specificity=80%), and ratio C (Right Striatum/Occipital) (AUC=0.85, sensitivity=80%, specificity=90%), with a strong correlation with semi-automatic methods (DaTSCAN V4 and developed application). However, this correlation was not observed for the ratio D (Left Striatum/Right Striatum) (AUC=0.63, sensitivity=56%, specificity=70%). There was also an existence of intra- and inter-operator variability in semi-automatic methods, contrary to the automatic application developed. The implementation of this method for segmentation and quantification of transaxial slices of the striatum in images obtained by [123I]FP-CIT SPECT demonstrated promising results, whose potentiality of application can complement the visual analysis differently, even though it lacks future optimization and validation.Instituto Superior de Engenharia de Lisboa - Escola Superior de Tecnologia da Saúde de LisboaJorge, Pedro Miguel Torres MendesFigueiredo, SérgioRCIPLElias, Maria Madalena Penaforte Pirão2018-04-06T19:33:20Z2017-11-292017-11-29T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/8369TID:201896435porELIAS, Maria Madalena Penaforte Pirão - Aplicação para análise de cortes transaxiais dos corpos estriados em imagens obtidas por [123|]FP-CIT SPECT. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa - Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa, 2017. 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