Quantificação e Realce de Acidente Vascular Cerebral em Imagens de Tomografia Computadorizada de Alta Resolução com Processamento de Imagens

• Processo: 14/22296-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2015
• Vigência (Término): 02 de setembro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Radiologia Médica
• Pesquisador responsável: Diana Rodrigues de Pina Miranda
• Beneficiário: Allan Felipe Fattori Alves
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FMB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 16/05321-8 - Processamento de imagens aplicado a segmentação e classificação de texturas em imagens biomédicas, BE.EP.DR
• Assunto(s): Acidente vascular cerebral Diagnóstico por imagem Processamento de imagens Ressonância magnética Tomografia computadorizada
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Acidente Vascular Cerebral | diagnóstico auxiliado por computador | processamento de imagens médicas | Ressonância Magnética | Tomografia computadorizada | Radiodiagnóstico

Resumo

O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é um dos maiores causadores de mortes no mundo. Considerando todas as causas de morte no Brasil, o AVC é o principal causador, sendo que em 2009 foi responsável por 10,2 % dos óbitos registrados. Existem 2 tipos de AVC, o isquêmico corresponde a 87% dos casos e o hemorrágico, a 13% dos casos. O diagnóstico de ambos os tipos deve ser feito precocemente para evitar o comprometimento cerebral irreversível. A tomografia computadorizada de alta resolução (TCAR) e a ressonância magnética nuclear (RMN) são as duas principais técnicas de diagnóstico por imagem utilizadas para detectar o AVC. A RMN é uma técnica que proporciona melhor detecção de áreas hipodensas, porém é um exame mais caro e com tempo de execução maior. A TCAR possui menor custo e maior acessibilidade da população, portanto ainda é o principal método de diagnóstico de AVC. Na maioria dos casos, a avalição da área cerebral é realizada de maneira subjetiva, podendo levar a dificuldades na determinação da região comprometida. Esta pesquisa propõe a implementação de um sistema de segmentação de imagens, com realce de áreas de AVC isquêmico e quantificação destas regiões em exames retrospectivos. Serão utilizados diferentes métodos de processamento de imagem para realce e detecção de padrões como filtros morfológicos de detecção, análise de frequências via Wavelets e emprego de lógica Fuzzy. O grande diferencial desta proposta é associar diferentes métodos de processamento de imagem e otimizá-los para melhorar a visualização e realizar a quantificação do AVC. Nesse sentido ainda propomos uma correlação inédita entre a análise objetiva com a análise subjetiva realizada pelo radiologista, além da comparação entre o método de TCAR com a RMN e a Tomografia por Perfusão em tempos posteriores. Por fim iremos desenvolver também um programa de diagnóstico auxiliado pelo computador para auxiliar o radiologista a fazer a detecção de AVC trazendo informações quantitativas das áreas cerebrais afetadas. Todos estes fatores contribuirão para que o diagnóstico do AVC isquêmico em imagens de TCAR seja mais preciso e seguro.