Notícia

Sistema automático para segmentação de imagens de cintilografia

Fonte

Applied Medical Informatics

Data

segunda-feira, 4 agosto 2014 19:05

Áreas

Métodos numéricos. Cintilografia. Imagem funcional.

Pesquisadores da Universidade de Sfax, na Tunísia, publicaram na revista científica Applied Medical Informatics uma nova proposta para a segmentação automática de imagens dinâmicas de cintilografia. Segundo os autores, o método proporciona maior precisão para o cálculo das funções renais e fração de ejeção ventricular, o que permite tornar mais rápido o diagnóstico e a decisão terapêutica.

O sistema computacional proposto combina o método numérico fast marching e um descritor espaço-temporal HOG3D com a supervisão de um sistema multiagente, composto por um grupo de agentes supervisores e exploradores capazes de detectar regiões de interesse a partir de uma sequência de imagens cintilográficas capturadas. Assim, apesar dos ruídos e da variabilidade das imagens, o sistema consegue definir as regiões de interesse (ROIs, regions of interest) de um modo automático, sem a intervenção do usuário.

Na sequência do artigo, os autores apresentam uma introdução sobre imagens de cintilografia e suas aplicações, bem como sobre os métodos matemáticos que têm sido aplicados nesta área. A seguir, é mostrado o sistema proposto, sendo apresentado o método de segmentação as imagens e apresentados resumidamente os algoritmos usados nos cálculos. Finalmente, os autores apresentam uma análise dos resultados experimentais em uma angiocardiografia, com células marcadas com tecnécio – Tc99m, e também uma cintilografia renal. A precisão dos resultados é comparada, para cinco pacientes, com outros sistemas propostos na literatura e também com a análise de um médico especialista. Em geral, a precisão melhorou de 83% para 90%.

Os autores esperam que o sistema possa ser usado tanto no diagnóstico quanto no treinamento na prática clínica.

Fonte:  Aribi, Y. ; Hamza, F. ; Wali, A. ; Alimi, A.M. ; Guermazi, F. An automated system for the segmentation of dynamic scintigraphic images. Applied Medical Informatics, v.34, n.2, 2014.

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