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Ferramenta computacional pode facilitar detecção automática de nódulos em imagens de mamografia
Pesquisadores do Grupo de Imagens Médicas do curso de graduação em Engenharia Biomédica da Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) desenvolveram uma nova ferramenta computacional para facilitar o diagnóstico de câncer de mama. Esse é um desafio constante para radiologistas devido à complexidade das lesões e ao baixo contraste das imagens de mamografia.
A pesquisa foi conduzida por Patrick Alves Carneiro, aluno de graduação em Engenharia Biomédica, sob a orientação da professora Dra. Ana Cláudia Patrocínio, com a colaboração do professor Dr. Pedro Cunha Carneiro e do aluno de mestrado Bruno Augusto Machado Goes.
Foi utilizado o software Matlab para desenvolver o método que inclui etapas essenciais, como um estágio de pré-processamento que elimina ruídos e aumenta o contraste da imagem de mamografia. Essas ações desempenham um importante papel na diferenciação do que é um tecido saudável ou uma lesão. A equipe utilizou uma técnica de identificação das lesões chamada Transformada Watershed, com auxílio de marcadores e uma imagem gradiente. Essa técnica cria uma linha em torno dos possíveis nódulos.
O estudo foi feito com um conjunto de testes contendo 113 imagens. Após os experimentos, foram comparadas as imagens obtidas por meio da detecção das lesões pela técnica com as encontradas por médicos radiologistas.
O estudo atingiu uma taxa de acerto de 87,6%, demonstrando o grande potencial da ferramenta para a detecção precoce do câncer de mama.
Próximos passos
Para trabalhos futuros, o estudo deverá incluir imagens que não contenham nódulos, com o intuito de avaliar se a técnica responderá à falta de lesões. Além disso, a intenção é avaliar esses desempenhos de forma matemática, como a avaliação da eficácia na detecção, fornecendo uma análise mais completa dos resultados alcançados.
O processamento de imagens para a identificação do câncer de mama
A mamografia desempenha um papel essencial no diagnóstico precoce deste câncer. É recomendada pelo Ministério da Saúde, uma vez que consegue identificar nódulos em estágios iniciais, o que aumenta as chances de cura em até 95%.
Por outro lado, as imagens provenientes da mamografia podem ser um desafio para análises computacionais, devido à variedade de características e propriedades das lesões, como tamanhos e formas. Essa complexidade acontece por fatores intrínsecos ao processo de formação de imagens por raios X, que reduz a qualidade da imagem.
Nesse caso, o processamento das imagens nas mamografias se torna essencial, porque tem a capacidade de reduzir elementos indesejados e extrair informações relevantes das imagens, facilitando a detecção de lesões que podem ser indicativas de câncer de mama.
Acesse a notícia completa na página do Portal Comunica UFU.
Fonte: Patrick Alves Carneiro, estudante de Engenharia Biomédica da UFU.
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