Análise de Imagens Médicas através de Sistemas Computacionais Inteligentes para Apoio ao Diagnóstico Clínico
Histomorfometria óssea é uma importante análise na prevenção e tratamento de câncer e osteoporose,fornecendo informação quantitativa para diagnóstico clínico. A MicrotomografiaComputadorizada por Raios X é uma técnica de imagens não-destrutiva e não-invasiva comuma alta resolução que permite imagens...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade de Vassouras
2015-07-01
|
| Series: | Revista Eletrônica Teccen |
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| Online Access: | http://editorauss.uss.br/index.php/TECCEN/article/view/41 |
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| author | Anderson Alvarenga de Moura Meneses Christiano Jorge Gomes Pinheiro Onair José Laudelino Valente Tarcísio Nunes Cardoso João Victor Barbosa Alves Roberto Schirru Regina Cely Barroso Delson Braz Luiz Fernando Oliveira |
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| description | Histomorfometria óssea é uma importante análise na prevenção e tratamento de câncer e osteoporose,fornecendo informação quantitativa para diagnóstico clínico. A MicrotomografiaComputadorizada por Raios X é uma técnica de imagens não-destrutiva e não-invasiva comuma alta resolução que permite imagens ampliadas. Na análise histomorfométrica de tais imagens,é possível usar técnicas de tratamento tais como filtros morfológicos e binarização. Taistécnicas, no entanto, podem causar perda de informação relevante para a quantificação damassa óssea. Neste trabalho é descrita a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) parareconhecimento de tecido ósseo como parte de uma pesquisa sobre análise histomorfométricaem imagens cuja aquisição foi feita no Laboratório ELETTRA, em Trieste, Itália, na linha depesquisa SYRMEP (Synchrotron Radiation for Medical Physics – Radiação Síncrotron paraFísica Médica). Nestes testes iniciais, uma RNA Perceptron Multi-Camadas (PMC) Feed-Forward (FF) com algoritmo de aprendizagem de Retro-Propagação de Erro foi utilizada natarefa de reconhecimento. A qualidade dos resultados na tarefa da classificação de subimagensfoi verificada através de Curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). Para este tipo deRNA obtivemos uma area sob a curva de 1,000, o que significa que a arquitetura e o treinamentoda RNA se mostraram adequados para a tarefa de reconhecimento de tecido ósseo. As imagensobtidas também são mostradas neste trabalho. Os resultados dos testes demonstraram aviabilidade de aplicação metodológica de Redes Neurais Artificiais e sua adequação às característicasdas imagens obtidas por Microtomografia Computadorizada por Raios X, para evitar perdas ocasionadas por outras técnicas de manipulação e tratamento de imagens. Tambémapresentamos uma breve descrição das principais tecnologias de implementação do projeto. |
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