Análise e classificação de estenoses carotídeas por imagens de ultrassonografia duplex

• Processo: 12/20465-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Anderson de Rezende Rocha
• Beneficiário: Daniel Vatanabe Pazinato
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Processamento de imagens Diagnóstico por imagem Ultrassonografia Análise de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise e Classificação de Tecidos | processamento de imagens médicas | Ultrassonografia Duplex de Carótida | Visão Computacional

Resumo

No ramo de pesquisa envolvendo análise de imagens médicas, tem se mostrado grande interesse em descobrir a composição de uma placa de ateroma na carótida, por imagens de ultrassom. Relacionando os componentes da placa com a clínica do paciente, é possível observar se uma placa é estável, ou seja, aparentemente o paciente não corre risco de ter alguma complicação, ou instável, em que o mais aconselhável é fazer a cirurgia de retirada da placa. Esse critério seria mais preciso do que a forma utilizada atualmente, que apenas se baseia no estreitamento da placa. Nesse contexto, é de grande importância que mais estudos sobre o assunto sejam desenvolvidos, para comprovarmos que os métodos usados para classificar tal placa são confiáveis. Nesse projeto, propomos usar técnicas tanto de processamento de imagem como de aprendizado de máquina para analisar e classificar as placas. A abordagem inicial consistirá em segmentar a região de interesse e, em seguida, localizar os diferentes tecidos da placa com o objetivo de classificar o tipo da placa. Finalmente, vale mencionar que esse projeto de iniciação científica integrará o projeto de pesquisa Reconhecimento e Classificação de Padrões por Meio de Técnicas de Engenharia de Características, Fusão-*, Reconhecimento em Cenário Aberto e Meta-Reconhecimento financiado pela Samsung Inc., responsável pela aquisição de diversos equipamentos computacionais e criação das condições necessárias para o desenvolvimento dessa pesquisa e outras pesquisas correlacionadas.(AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PAZINATO, DANIEL V.; STEIN, BERNARDO V.; DE ALMEIDA, WALDIR R.; WERNECK, RAFAEL DE O.; MENDES JUNIOR, PEDRO R.; PENATTI, OTAVIO A. B.; TORRES, RICARDO DA S.; MENEZES, FABIO H.; ROCHA, ANDERSON. Pixel-Level Tissue Classification for Ultrasound Images. IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, v. 20, n. 1, p. 256-267, JAN 2016. (12/20465-5)