Identificação Semi-Automática e Caracterização de Lesões de Substância Branca no Cérebro em Imagens Volumétricas de Ressonância Magnética

• Processo: 12/21826-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2013
• Data de Término da vigência: 30 de outubro de 2016
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Roberto de Alencar Lotufo
• Beneficiário: Mariana Pinheiro Bento
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 14/09122-4 - Análise e classificação de textura para detecção e caracterização de lesões na substância branca do cérebro em MRI, BE.EP.DR
• Assunto(s): Reconhecimento de padrões Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Processamento e Análise de Imagens Médicas | Reconhecimento de Padrões | Processamento de Imagens Médicas

Resumo

As lesões na substância branca do cérebro, chamadas de hiperintensidades de substância branca, podem causar déficit funcional significativo e são comumente relacionadas com doenças psiquiátricas ou neurológicas. A análise atual dessas lesões é realizada manualmente por especialistas em imagens de ressonância magnética, e representa uma tarefa não-trivial, custosa e subjetiva. Dessa forma, a abordagem proposta tem por objetivo gerar uma ferramenta de auxílio na identificação e caracterização de tecidos lesionados na substância branca do cérebro, assim como possibilitar o acompanhamento de pacientes ao longo do tempo através de métricas estruturais extraídas das lesões previamente identificadas. A metodologia a ser desenvolvida irá combinar e propor técnicas nas áreas de processamento de imagens, como pré-processamento, segmentação, representação e descrição, e na área de reconhecimento de padrões, como caracterização, discriminação entre classes, classificação e predição, para solucionar o problema em questão.

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)

LEITE, MARIANA; RITTNER, LETICIA; APPENZELLER, SIMONE; RUOCCO, HELOISA HELENA; LOTUFO, ROBERTO. Etiology-based classification of brain white matter hyperintensity on magnetic resonance imaging. JOURNAL OF MEDICAL IMAGING, v. 2, n. 1, JAN-MAR 2015. (12/21826-1, 13/07559-3)

BENTO, MARIANA; DE SOUZA, ROBERTO; LOTUFO, ROBERTO; FRAYNE, RICHARD; RITTNER, LETICIA; CRIMI, A; BAKAS, S; KUIJF, H; MENZE, B; REYES, M. WMH Segmentation Challenge: A Texture-Based Classification Approach. BRAINLESION: GLIOMA, MULTIPLE SCLEROSIS, STROKE AND TRAUMATIC BRAIN INJURIES, BRAINLES 2017, v. 10670, p. 12-pg., 2018-01-01. (13/07559-3, 12/21826-1)