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Rumo à detecção de mesotelioma maligno a partir de imagens de ressonância magnética 4D do tórax

Processo: 22/03754-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2022
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2024
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Taylla Milena Theodoro
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):22/14507-9 - Detecção de mesotelioma maligno a partir de imagens de ressonância magnética 4D do tórax: um estudo de avaliação e melhoria, BE.EP.MS
Assunto(s):Mesotelioma
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Biomarker extraction from MR images of the thorax | Early detection of malignant pleural mesothelioma in MR image | MR image analysis of the pleura | 4D MR-image segmentation | Aplicações em imagens médicas

Resumo

O mesotelioma é uma massa anormal (um tumor) nas camadas de tecidos que cercam os órgãos do tórax. O mesotelioma pleural maligno (MPM) é a malignidade primária mais comum das camadas parietal e visceral que cobrem os pulmões (pleura). Em um indivíduo saudável, essas camadas de tecidos são mais finas que um fio de cabelo. O mesotelioma aumenta a espessura da pleura, podendo ser um tumor benigno ou maligno. O prognóstico do paciente é ruim, com sobrevida mediana de 9-17 meses após o diagnóstico. As vias diagnósticas atuais incluem avaliação clínica, imagens radiográficas, aspiração pleural guiada por ultrassom e imagens adicionais e biópsia pleural. Um biomarcador de imagens seria um avanço significativo para detectar o MPM em seus estágios iniciais de forma não invasiva. Achados recentes de sequências de imagens de RM (uma imagem de quatro dimensões) sugerem o perfil de intensidade média de voxels ao longo do tempo, em algumas áreas da pleura, como um potencial biomarcador para distinguir entre mesotelioma benigno e maligno. Este projeto de mestrado visa desenvolver uma técnica de análise de imagem semiautomática para identificar essas áreas da pleura a partir de imagens de RM em quatro dimensões e verificar a eficácia do biomarcador sugerido na distinção do mesotelioma maligno de outras doenças pleurais. O estudo será desenvolvido em cooperação com pesquisadores médicos do Cancer Research UK, Glasgow Centre, na Escócia. Eles fornecerão as imagens de RM e avaliarão nossa ferramenta de software com a técnica de análise de imagem semiautomática. O projeto de mestrado inclui um período no Cancer Research UK (um projeto BEPE), no qual o aluno interagirá com nossos colaboradores. (AU)

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Publicações científicas
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
BORLIDO, ISABELA; BELEM, FELIPE; MELO, LEONARDO; THEODORO, TAYLLA M.; SILVA, ILAN F.; DO PATROCINIO, ZENILTON K. G., JR.; FALCAO, ALEXANDRE X.; GUIMARDES, SILVIO JAMIL F.. Superpixel segmentation: from theory to applications. 2023 36TH CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, SIBGRAPI 2023, v. N/A, p. 6-pg., . (22/03754-5, 22/07877-4, 14/12236-1)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
THEODORO, Taylla Milena. Towards automatic detection of pleural mesothelioma biomarker in 4D dynamic MR imaging. 2025. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.