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Segmentação automática do ventrículo esquerdo em exames de ressonância magnética cardíaca

Processo: 19/22116-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2020
Vigência (Término): 31 de julho de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques
Beneficiário:Matheus Alberto de Oliveira Ribeiro
Instituição-sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/50889-7 - INCT 2014: em Medicina Assistida por Computação Científica (INCT-MACC), AP.TEM
Assunto(s):Ressonância magnética   Ventrículos do coração   Processamento digital de imagens   Segmentação (processamento de imagem)   Doenças cardiovasculares   Diagnóstico clínico

Resumo

Exames de ressonância magnética cardíaca são reconhecidos como padrão-ouro para o diagnóstico de diversas doenças cardíacas. A partir da segmentação e análise do ventrículo esquerdo nesses exames, métricas clínicas utilizadas em diagnósticos podem ser obtidas. Entretanto, a segmentação manual do ventrículo esquerdo nas diversas imagens de ressonância magnética demanda tempo e esforço repetitivo do especialista, o que pode aumentar a variabilidade da qualidade do diagnóstico. Na literatura, diversos métodos têm sido propostos para a segmentação automática do ventrículo esquerdo. As principais abordagens utilizam métodos baseados em imagem, restrição de formas e inteligência artificial. Apesar de obterem bons resultados, nenhum método ainda alcançou a excelência do especialista devido à grande variação das estruturas representadas nas imagens de ressonância magnética. A partir de um mapeamento sistemático, foi constatado que a utilização de métodos híbridos baseados em restrição de forma e inteligência artificial têm obtido resultados promissores e oferecem uma possível solução ao problema da segmentação. O objetivo do presente projeto é desenvolver um novo método híbrido de segmentação automática do ventrículo esquerdo, com base em inteligência artificial e restrições de forma. Com isso, pretende-se diminuir a ocorrência de segmentações anatomicamente impossíveis, um dos maiores problemas dos métodos mais recentes, sem comprometer a qualidade da segmentação. Os resultados serão avaliados por meio de métricas clássicas de avaliação de segmentação, assim como métricas clínicas utilizadas no diagnóstico. Além de oferecer uma contribuição para a área de processamento gráfico, ao propor um novo método de segmentação, o projeto visa a contribuir com a área de auxílio ao diagnóstico em Cardiologia. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre a bolsa::
Inteligencia artificial aplicada al corazón 
Inteligência artificial a favor do coração 
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (1 total):
Biblioteca FMUSP: Inteligência Artificial a favor do coração (12/Ago/2020)