Segmentação manual do núcleo denteado do cerebelo

• Processo: 25/24312-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Radiologia Médica
• Pesquisador responsável: Thiago Junqueira Ribeiro de Rezende
• Beneficiário: Giovanna Lobo Costa
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 25/00186-4 - Desenvolvimento de Ferramentas Computacionais Avançadas para Análise In Vivo de Gânglios da Raiz Dorsal e Integridade da Medula Espinhal em Neuronopatias Sensitivas., AP.JP
• Assunto(s): Ressonância magnética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Núcleo denteado do cerebelo | Ressonância Magnética | Segmentação Manual | Radiologia

Resumo

As ataxias hereditárias (SCA) são um grupo de doenças que compartilham a ataxia cerebelar como um achado clínico em comum, porém sintomas não-motores e déficits cognitivos também podem estar presentes. Patologicamente, as SCAs são caracterizadas por uma severa perda neuronal no cerebelo e tronco encefálico, sobretudo nos núcleos denteados do cerebelo. Infelizmente, há poucos estudos de imagem que visam avaliar esta estrutura. Neste sentido, não há técnicas de segmentação automáticas que identifiquem tais estruturas. Algoritmos de aprendizado de máquina, chamados redes neurais convolucionais, têm sido aplicados com sucesso em imagens médicas para segmentar automaticamente algumas estruturas cerebrais. Contudo, para que isto possa ser feito, é necessária a criação de um banco de aprendizado. Sendo assim, imagens segmentadas manualmente são usadas para criar este banco e ensinar o algoritmo. Todavia, o processo de segmentação manual não é simples e muitas vezes é demorado. Assim, o objetivo principal deste projeto é criar um banco de imagens de núcleo denteado para alimentar o banco de aprendizado que será usado na ferramenta computacional criada por nós para segmentar tais estruturas. Este projeto é de suma importância, pois é uma etapa fundamental deste projeto jovem pesquisador, pois salvará tempo do aluno de doutorado, deixando-o focado no desenvolvimento do algoritmo de aprendizado e programa. Não obstante, o aluno de iniciação científica obterá importantes conhecimentos em neuroanatomia radiológica e processamento de imagem. Quanto ao impacto clínico deste projeto, a criação do banco de imagens segmentadas contribuirá para a criação da ferramenta computacional que segmentará automaticamente o núcleo denteado, agregando importantes informações na fisiopatologia das SCAs. Tal ferramenta também poderá ser aplicada em diversas outras doenças, tais como as neuronopatias sensitivas e doenças do neurônio motor. Implicações terapêuticas podem vir dos resultados obtidos, uma vez que o melhor entendimento do mecanismo da doença permite uma estruturação mais adequada das terapias aplicadas. (AU)