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Aplicação de técnicas de análise de speckle em OCT para diagnóstico óptico in vivo.

Processo: 16/17342-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2017
Vigência (Término): 30 de abril de 2018
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Anderson Zanardi de Freitas
Beneficiário:Lucas Ramos de Pretto
Supervisor no Exterior: James G. Fujimoto
Instituição-sede: Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN). Secretaria de Desenvolvimento Econômico (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa : Massachusetts Institute of Technology (MIT), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:15/15775-3 - Algoritmo para análise de autocorrelação de sinal de tomografia por coerência óptica para acompanhamento de fluxo sanguíneo em camundongos com síndrome metabólica, BP.DR
Assunto(s):Speckle   Aprendizado computacional

Resumo

Tomografia por Coerência Óptica (OCT), sendo uma técnica de alta resolução e não-invasiva tem ampla aplicação biológica como ferramenta de diagnóstico, especialmente em oftalmologia. Recentemente, adaptações de OCT para fluxometria através de speckle têm sido reportadas na literatura, e o nosso grupo no IPEN desenvolveu uma nova abordagem para esta finalidade. O grupo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) também estudou o speckle com o seu próprio algoritmo, aplicado à Degeneração Macular Exsudativa (ou úmida) relacionada à Idade (AMD), uma doença que causa severa perda de visão. Este estudo pretende ampliar o conhecimento em ambos os grupos, comparando e aplicando diferentes técnicas de análise de speckle a AMD, estabelecendo o OCT como uma ferramenta de diagnóstico para este cenário. No entanto, como a análise de speckle é, geralmente, uma tarefa demorada, propomos ainda o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, como Support Vector Machines, para fluxometria em OCT. De modo a viabilizar isto, um estudo sobre as características de speckle no OCT precisa ser realizado com um sistema de alta taxa de aquisição (uma vez que o padrão de speckle varia rapidamente no tempo), como o disponível no laboratório do MIT. Com esse estudo, os parâmetros (features) apropriados serão selecionados para os algoritmos de aprendizado computacional. Após a validação, todas as três técnicas serão aplicadas a AMD, e os seus resultados comparados, dando origem a um novo estudo.

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)
ALIBHAI, A. YASIN; DE PRETTO, LUCAS R.; MOULT, ERIC M.; OR, CHRIS; ARYA, MALVIKA; MCGOWAN, MITCHELL; CARRASCO-ZEVALLOS, OSCAR; LEE, BYUNGKUN; CHEN, SIYU; BAUMAL, CAROLINE R.; WITKIN, ANDRE J.; REICHEL, ELIAS; DE FREITAS, ANDERSON ZANARDI; DUKER, JAY S.; FUJIMOTO, JAMES G.; WAHEED, NADIA K. QUANTIFICATION OF RETINAL CAPILLARY NONPERFUSION IN DIABETICS USING WIDE-FIELD OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY ANGIOGRAPHY. RETINA-THE JOURNAL OF RETINAL AND VITREOUS DISEASES, v. 40, n. 3, p. 412-420, MAR 2020. Citações Web of Science: 9.
ISHIBAZAWA, AKIHIRO; DE PRETTO, LUCAS R.; ALIBHAI, A. YASIN; MOULT, ERIC M.; ARYA, MALVIKA; SOROUR, OSAMA; MEHTA, NIHAAL; BAUMAL, CAROLINE R.; WITKIN, ANDRE J.; YOSHIDA, AKITOSHI; DUKER, JAY S.; FUJIMOTO, JAMES G.; WAHEED, NADIA K. Retinal Nonperfusion Relationship to Arteries or Veins Observed on Widefield Optical Coherence Tomography Angiography in Diabetic Retinopathy. INVESTIGATIVE OPHTHALMOLOGY & VISUAL SCIENCE, v. 60, n. 13, p. 4310-4318, OCT 2019. Citações Web of Science: 0.
DE PRETTO, LUCAS R.; MOULT, ERIC M.; ALIBHAI, A. YASIN; CARRASCO-ZEVALLOS, OSCAR M.; CHEN, SIYU; LEE, BYUNGKUN; WITKIN, ANDRE J.; BAUMAL, CAROLINE R.; REICHEL, ELIAS; DE FREITAS, ANDERSON ZANARDI; DUKER, JAY S.; WAHEED, NADIA K.; FUJIMOTO, JAMES G. Controlling for Artifacts in Widefield Optical Coherence Tomography Angiography Measurements of Non-Perfusion Area. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, JUN 24 2019. Citações Web of Science: 1.

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