Detecção e quantificação de lesões encefálicas em imagens de ressonância magnética de pacientes com esclerose múltipla

• Processo: 19/16362-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 06 de janeiro de 2020
• Data de Término da vigência: 05 de janeiro de 2021
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Materiais e Metalúrgica
• Pesquisador responsável: Paulo Noronha Lisboa Filho
• Beneficiário: Marcela de Oliveira
• Supervisor: Jaime dos Santos Cardoso
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Universidade do Porto (UP), Portugal
• Vinculado à bolsa: 17/20032-5 - Identificação e caracterização de nanopartículas metálicas: um estudo da neurotoxicidade em pacientes com esclerose múltipla, BP.PD
• Assunto(s): Esclerose múltipla Lesões encefálicas Python Nanopartículas Algoritmos Rede nervosa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmo | Esclerose Múltipla | Imagem de ressonância magnética | Lesões Encefálicas | python | Redes neuronais | Nanopartículas

Resumo

A esclerose múltipla (EM) é uma doença neurodegenerativa que afeta principalmente o encéfalo. A definição do seu diagnóstico e o monitoramento do tratamento é de vital importância. Devido ao dano neuronal, que ocorre nos neurônios, esta doença afeta a capacidade de comunicação das células nervosas do encéfalo e da medula espinhal. As causas desta doença ainda apresentam uma lacuna. A imagem de ressonância magnética (IRM), devido a sua riqueza em detalhes de informações fornecidas, é o exame padrão ouro para diagnóstico e acompanhamento da esclerose múltipla. A EM é caracterizada por apresentar lesões encefálicas onde ocorre o processo de neurodegeneração, sendo possível a visualização dessas áreas acometidas nas imagens de ressonância magnética. O avanço da tecnologia permitiu uma melhora nas sequências de detecção visual das lesões causadas pela esclerose múltipla, auxiliando o diagnóstico médico, mas ainda existe a necessidade de uma quantificação objetiva da área lesionada. A utilização de programas computacionais para avaliações das lesões escleróticas em IRM tem sido um diferencial para promover uma quantificação mais objetiva, determinar a extensão patológica e acompanhar a progressão da doença. Essas técnicas computacionais podem ser desenvolvidas através de estudos de processamento de imagens digitais, que podem ser aplicadas em vários tipos de imagens médicas. Diante disso, a proposta deste projeto é o desenvolvimento de uma ferramenta computacional baseada no método de redes neuronais profundas para detecção e quantificação das lesões encefálicas em pacientes com esclerose múltipla. (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)

DE OLIVEIRA, MARCELA; PIACENTI-SILVA, MARINA; DA ROCHA, FERNANDO CORONETTI GOMES; SANTOS, JORGE MANUEL; CARDOSO, JAIME DOS SANTOS; LISBOA-FILHO, PAULO NORONHA. esion Volume Quantification Using Two Convolutional Neural Networks in MRIs of Multiple Sclerosis Patient. IAGNOSTIC, v. 12, n. 2, FEB 2022. (19/16362-5, 17/20032-5)

DE OLIVEIRA, MARCELA; SANTINELLI, FELIPE BALISTIERI; PIACENTI-SILVA, MARINA; GOMES ROCHA, FERNANDO CORONETTI; BARBIERI, FABIO AUGUSTO; LISBOA-FILHO, PAULO NORONHA; SANTOS, JORGE MANUEL; CARDOSO, JAIME DOS SANTOS; PARK, T; CHO, YR; et al. Quantification of Brain Lesions in Multiple Sclerosis Patients using Segmentation by Convolutional Neural Networks. 2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOINFORMATICS AND BIOMEDICINE, v. N/A, p. 4-pg., 2020-01-01. (17/20032-5, 19/16362-5)