Quantificação de Estruturas Pulmonares Radiológicas após Tratamento Medicamentoso para COVID-19

• Processo: 24/04195-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Radiologia Médica
• Pesquisador responsável: Diana Rodrigues de Pina Miranda
• Beneficiário: Davi Bonaldo Soler Pantano
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FMB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Assunto(s): Segmentação de imagens Tomografia computadorizada Física médica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Computacionais | segmentação de imagens | Tomografia computadorizada | física médica

Resumo

Com o fim da fase pandêmica da COVID-19, cresce o interesse e preocupação pelas manifestações tardias dessa doença - a chamada covid longa. Cerca de um terço dos pacientes hospitalizados pela COVID-19 apresentam anomalias em exames de tomografia computadorizada (TC) de tórax doze meses após a infecção. Assim, a TC é uma importante ferramenta para o diagnóstico e avaliação dos acometimentos da COVID-19. No entanto, essa avaliação é subjetiva e necessita de especialistas treinados. Melhorias na visualização e quantificações das estruturas e achados radiológicos são fundamentais para melhor diagnóstico e determinação quantitativa do percentual pulmonar afetado. Assim, esta pesquisa tem como objetivo aplicar algoritmos computacionais para quantificar acometimentos radiológicos de imagens de TC de pacientes hospitalizados por COVID-19 após tratamento, de modo a avaliar a presença e extensão de sequelas pulmonares COVID-19. Para isso, serão empregados métodos computacionais para segmentação e quantificação de achados anatômicos nas imagens de TC nas fases inicial e tardia da doença, buscando comparar a evolução temporal dos acometimentos. Este tipo de análise trará maior subsídio para decisões médicas, fornecendo suporte de dados para tratamento e sequenciamento dos pacientes curados e gerando processos tecnológicos de auxílio diagnóstico e suporte de dados classificatórios envolvendo estruturas pulmonares afetadas pelo COVID-19.