Harmonização dos atributos radiômicos em tomografia computadorizada de COVID-19
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Data de Publicação: | 2022 |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45663 |
Resumo: | Com o surgimento da COVID-19 em 2019, o grande desafio foi o diagnóstico inicial da doença como forma de atenuar a propagação do vírus SARS-CoV-2. Exames de tomografia computadorizada (TC) de tórax podem ser utilizados tanto para o diagnóstico quanto para o estadiamento da COVID-19. Entretanto, o seu diagnóstico pode ser confundido com outras infecções agudas. Para melhorar a acurácia diagnóstica, sistemas computadorizados utilizando inteligência artificial (IA) combinado com radiômica podem ser desenvolvidos. Este trabalho integra um projeto de pesquisa cujo objetivo principal é o desenvolvimento e validação de um software para diagnóstico de COVID-19 baseado em TC, radiômica e IA, no qual participam três centros de radiologia. Entretanto, na condução de estudos radiômicos multicêntricos, as diferenças de modelos de equipamentos, protocolos de aquisição e de processamento das imagens podem influenciar os atributos radiômicos obtidos. Uma maneira de reduzir essa variabilidade é a harmonização dos atributos radiômicos entre os centros de pesquisa. Para este trabalho, os atributos dos três centros de radiologia foram selecionados por métodos supervisionado e não supervisionado. Adicionalmente, foi realizada a avaliação da correlação do atributo com o volume das lesões. Aqueles atributos pouco correlacionados ao volume foram harmonizados utilizando o método ComBat. Observou-se que o método não supervisionado, além de selecionar atributos correlacionados a volume, é eficiente na triagem de atributos harmonizados, não sendo necessário uma harmonização matemática (método ComBat). Já os atributos selecionados pelo método supervisionado possuem fraca correlação com o volume da lesão, por este motivo foram harmonizados utilizando o método ComBat. Como resultado, notou-se que o método ComBat é eficiente no alinhamento dos dados dos atributos radiômicos que tem pouca correlação com o volume da lesão, tornando assim viável o estudo radiômico multicêntrico. |
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Para melhorar a acurácia diagnóstica, sistemas computadorizados utilizando inteligência artificial (IA) combinado com radiômica podem ser desenvolvidos. Este trabalho integra um projeto de pesquisa cujo objetivo principal é o desenvolvimento e validação de um software para diagnóstico de COVID-19 baseado em TC, radiômica e IA, no qual participam três centros de radiologia. Entretanto, na condução de estudos radiômicos multicêntricos, as diferenças de modelos de equipamentos, protocolos de aquisição e de processamento das imagens podem influenciar os atributos radiômicos obtidos. Uma maneira de reduzir essa variabilidade é a harmonização dos atributos radiômicos entre os centros de pesquisa. Para este trabalho, os atributos dos três centros de radiologia foram selecionados por métodos supervisionado e não supervisionado. Adicionalmente, foi realizada a avaliação da correlação do atributo com o volume das lesões. Aqueles atributos pouco correlacionados ao volume foram harmonizados utilizando o método ComBat. Observou-se que o método não supervisionado, além de selecionar atributos correlacionados a volume, é eficiente na triagem de atributos harmonizados, não sendo necessário uma harmonização matemática (método ComBat). Já os atributos selecionados pelo método supervisionado possuem fraca correlação com o volume da lesão, por este motivo foram harmonizados utilizando o método ComBat. Como resultado, notou-se que o método ComBat é eficiente no alinhamento dos dados dos atributos radiômicos que tem pouca correlação com o volume da lesão, tornando assim viável o estudo radiômico multicêntrico.With the emergence of COVID-19 in 2019, the great challenge was the initial diagnosis of the disease as a way to mitigate the spread of the SARS-CoV-2 virus. Computed tomography (CT) scans of the chest can be used for both diagnosis and staging of COVID-19. However, its diagnosis can be confused with other acute infections. To improve diagnostic accuracy, computerized systems using artificial intelligence (AI) combined with radiomics can be developed. This work is part of a research project whose main objective is the development and validation of a software for the diagnosis of COVID-19 based on CT, radiomics and AI, in which three radiology centers participate. However, when conducting multicenter radiomic studies, differences in equipment models, image acquisition and processing protocols can influence the features radiomics obtained. One way to reduce this variability is the harmonization of features radiomics between research centers. For this work, the features of the three radiology centers were selected by supervised and unsupervised methods. Additionally, the correlation of the features with the volume of lesions was evaluated. Those features that were weakly correlated to volume were harmonized using the ComBat method. It was observed that the unsupervised method, in addition to selecting features correlated to volume, is efficient in the screening of harmonized attributes, not requiring a mathematical harmonization (ComBat method). The features selected by the supervised method have a weak correlation with the volume of the lesion, for this reason they were harmonized using the ComBat method. As a result, it was noticed that the ComBat method is efficient in aligning the data of the features radiomics that have a weak correlation with the lesion volume, thus making the multicentric radiomic study viable.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Tecnologias Energeticas e NuclearUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessTomografia computadorizadaCOVID-19RadiômicaHarmonizaçãoHarmonização dos atributos radiômicos em tomografia computadorizada de COVID-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/45663/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/45663/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53ORIGINALDISSERTAÇÃO Danillo Menezes Oliveira.pdfDISSERTAÇÃO Danillo Menezes Oliveira.pdfapplication/pdf3110031https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/45663/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Danillo%20Menezes%20Oliveira.pdfa5e33deb0d2dc1a435864b7cc17a8a4bMD51TEXTDISSERTAÇÃO Danillo Menezes Oliveira.pdf.txtDISSERTAÇÃO Danillo Menezes Oliveira.pdf.txtExtracted texttext/plain117154https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/45663/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Danillo%20Menezes%20Oliveira.pdf.txt0c8c7a0ad022609349f9e75d7fac1899MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Danillo Menezes Oliveira.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Danillo Menezes Oliveira.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1285https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/45663/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Danillo%20Menezes%20Oliveira.pdf.jpgaef8ff61a26bcd491c7b402c2e1e3251MD55123456789/456632022-08-13 02:21:33.185oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212022-08-13T05:21:33Repositório Institucional da UFPE - 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