Algoritmos computacionais para análise quantitativa de biomarcadores em imagens de medicina nuclear

• Autor(a) principal: Araújo, Vânia Daniela Lima
• 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/10400.14/36684
• topic: Processamento e análise de imagens; Metástases ósseas; Amiloidose cardíaca; Segmentação de objectos; Modulação de objectos; Imaging processing and analysis; Bone metastasis; Cardiac amiloydosis; Object segmentation; Object modulation; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias

A presente Dissertação pertence ao domínio da Visão Computacional, mais concretamente à segmentação e análise de objetos representados em imagens. Enquanto que a Visão Computacional procura efetuar decisões sobre objetos reais baseado em imagens através da construção de sistemas artificiais, a segmentação e análise de imagem procura construir modelos capazes de caracterizar eficazmente objetos e efetuar a segmentação em novas imagens. Com esta Dissertação pretende-se avaliar a resposta à terapêutica da metastização óssea multifocal e, adicionalmente avaliar o envolvimento cardíaco em doentes com suspeita de amiloidose. Com esse propósito foram implementados algoritmos computacionais para segmentação e análise de imagens para aplicação em estruturas como o esqueleto axial, algumas regiões do apendicular e o miocárdio. O objetivo de avaliar a resposta à terapêutica multifocal advém da necessidade de avaliar quantitivamente a resposta à terapêutica prescrita. Normalmente os doentes com cancro ósseo metastizado realizam cintigrafias ósseas periódicas (3 em 3 meses) para avaliar a progressão ou regressão da doença. Contudo, esta análise é apenas qualitativa. O mesmo acontece em estudos para despiste de amiloidose cardíaca, a avaliação é meramente qualitativa, surgindo igualmente a necessidade de avaliar o envolvimento cardíaco quantitivamente. Consequentemente, foi desenvolvida uma metodologia para segmentar as regiões descritas através de imagens obtidas em Medicina Nuclear, mais concretamente cintigrafias ósseas com radiofármacos derivados de 99mTc, baseadas em modelos estatísticos deformáveis, nomeadamente modelos de forma. Os modelos desenvolvidos permitiram segmentar as regiões de interesse e efetuar esta segmentação em novas imagens. Para além disso, a utilização de tais técnicas permitiu a extracção de medidas quantitativas nessas regiões que foram utilizadas para determinar os índices de captação de radiofármaco em focos hipercaptantes, particularmente as metástases em casos de metastização e o miocárdio em estudos para o despiste de amiloidose. Os resultados obtidos pela aplicação da metodologia sugerem que a eficiência do modelo depende fortemente da imagem e da informação que está a ser extraída das regiões. Os bons resultados obtidos pela aplicação dos modelos de forma ativos para segmentação de regiões do esqueleto em novas imagens demonstram que este tipo de modelos pode ser utilizado para este propósito. No que diz respeito aos índices obtidos, de um ponto de vista global estes foram capazes de traduzir a resposta à terapêutica da metastização óssea e para o despiste de amiloidose cardíaca. Em suma, a Visão Computacional e a modelação de objetos podem ser utilizadas para auxiliar nesta função como se demonstra nesta Dissertação. Assim, o modelo desenvolvido permite avaliar a resposta à terapêutica da metastização óssea e no despiste de amiloidose cardíaca.