Desenvolver um método baseado em imagens para detecção e diagnóstico médico da Covid-19. Esse é o objetivo do projeto coordenado pelo pesquisador João Otávio Bandeira Diniz, do Instituto Federal do Maranhão (IFMA) Campus Grajaú que vem sendo desenvolvido há cerca de um mês.
O projeto Metodologias Baseadas em Imagens Radiológicas para Apoio à Detecção, Diagnóstico e Acompanhamento de Evolução da Síndrome Respiratória Aguda Grave – SARS-CoV-2 está relacionado entre os 48 projetos do país que irão receber financiamento da Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica (Setec) do Ministério da Educação (MEC).
A divulgação dos selecionados foi efetivada, no dia 15 de maio, pelo Conselho Nacional das Instituições da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica (CONIF).
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O edital tem por objetivo incentivar iniciativas voltadas ao combate da pandemia ocasionada pelo novo coronavírus e foi direcionado a todas as instituições da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica.
“O projeto teve início com um grupo de professores e estudantes vinculados ao Núcleo de Computação Aplicado e, em meados de abril, obtivemos as primeiras imagens de tomografia computadorizada, com as quais iniciamos a elaboração de técnicas e métodos para detecção das infecções por COVID-19”, explicou o professor João Otávio Diniz, mestre em Ciência da Computação (UFMA) e doutorando em Engenharia Elétrica com ênfase em processamento de imagens, pela mesma instituição.
“Trabalhamos para desenvolver metodologias válidas e promissoras capazes de auxiliar médicos da linha de frente no enfrentamento da pandemia”, afirmou o professor, ao ressaltar, ainda, que “essa ferramenta colabora no processo de diagnóstico, pois é capaz de identificar as lesões e fornecer medidas quantitativas sobre estas infecções”.
Alta demanda de exames e escassez de pessoal
De acordo com o pesquisador, o cenário indica que pode haver um número insuficiente de médicos treinados e aptos a realizar avaliações de exames em tempo adequado.
“Por conta disso, estamos propondo o desenvolvimento dessas metodologias com suporte computacional para auxiliar na avaliação de exames de imagens visando inferir casos de Covid-19”, assinalou o professor.
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“A elevação na quantidade de exames sendo realizados e as previsões de um provável colapso na saúde, proveniente da alta demanda, fazem necessário criar essas alternativas de análise desses exames”, destacou João Otávio.
A pesquisa irá desenvolver, inicialmente, técnicas de detecção de achados tomográficos relacionados à Covid-19. Em seguida, o trabalho irá focar nas técnicas de diferenciação entre tais achados e os demais problemas respiratórios. E, finalmente, serão elaboradas técnicas de acompanhamento da evolução dos pacientes com doença provocada pelo novo coronavírus.
Pioneirismo
De acordo com o professor João, a difusão e aplicação da tecnologia resultante do projeto pode contribuir para uma redução significativa dos custos diretos gerados pela hospitalização e intervenções desnecessárias. “Estamos contribuindo para o desenvolvimento de soluções ainda mais efetivas para o desenvolvimento da atenção à saúde no Maranhão”, ressaltou.
Segundo o pesquisador do IFMA, não há informações de outros projetos com a mesma finalidade. “Estamos propondo um modelo computacional para detecção, diagnóstico e acompanhamento de evolução”, destacou. “Há trabalhos sendo realizados em parceria com a Espanha que apenas dizem se um exame é ou não de Covid”, pontua.
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“O Ministério da Saúde também vem criando um banco de imagens apenas para o diagnóstico e um grupo de radiologistas brasileiros vem trabalhando no mesmo sentido para auxílio a algoritmos, mas nada consolidado ainda”, acrescenta João Otávio.
“Ficamos muito motivados em saber que o nosso conhecimento pode ser de ajuda efetiva no enfrentamento da pandemia, com o auxílio aos profissionais da linha de frente”, assinalou o pesquisador do IFMA.
Metodologia
Segundo Diniz, de acordo com a prática dos trabalhos que envolvem processamento de imagens médicas e inteligência computacional, no início do projeto será adquirida a base de dados. “Com isso vamos elaborar os modelos baseados em aprendizado de máquina para compreensão dos padrões existentes nas imagens que apresentam a patologia do Covid-19”, explanou.
Com a aquisição dos dados e a criação de modelos, será possível detectar e segmentar as regiões acometidas por infecções causadas pelo Covid-19. “Após encontrar essas regiões, o próximo passo é encontrar medidas volumétricas que auxiliem o especialista a avaliar o grau de comprometimento pulmonar do paciente”, informou.
Essas medidas volumétricas funcionam em várias vertentes. “Poderemos identificar o grau da doença, mensurando o percentual de comprometimento do pulmão, os tipos de infecções e saber se os padrões vidro fosco, do início da doença, são os padrões mais presentes ou se já há regiões consolidadas, com o avanço da doenças, entre 6-9 dias do início dos sintomas”, explicou.
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Ainda com as informações do professor do IFMA, também poderá ser verificada a efetividade do tratamento. “Iremos constatar a evolução da doença, se os casos suspeitos são de fato relacionados ao Covid-19 e se as drogas que estão sendo utilizadas nos pacientes estão regredindo o grau de comprometimento pulmonar ou não”, prosseguiu.
De acordo com o cronograma do projeto, a previsão de obtenção dos primeiros resultados é o mês de setembro, quando deve estar concluída a etapa de desenvolvimento das técnicas de detecção de achados tomográficos relacionados à Covid-19.
O surgimento do projeto
Durante a pandemia, o anseio de auxiliar médicos no enfrentamento ao Covid-19 e em diálogo com grupo de pesquisadores do Núcleo de Computação Aplicada da UFMA (NCA) levou à ideia de avaliar os exames radiológicos de pacientes acometidos pela doença.
Com o auxílio de dois médicos da Hospital Pedro Ernesto (vinculado a Universidade Estadual do Rio de Janeiro), foram iniciados os estudos para a compreensão dos padrões radiológicos em pacientes com sintomas de Covid-19.
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“Começamos, então, a aplicar técnicas (já desenvolvidas para outros problemas) nestas imagens e logo uma série de métodos foram se modelando”, explicou o pesquisador João.
Mas para a execução e elaboração desses métodos, há a necessidade de equipamentos computacionais mais robustos e de última geração. “Foi quando surgiu o edital do CONIF, que nos possibilitaria ampliar nosso estudo de combate a pandemia e ter capital financeiro para equipar o IFMA Campus Grajaú com um laboratório especializado de computação aplicada”, assinalou.
“Assim, junto com colegas do Campus Grajaú e dos campi decidimos submeter um projeto com a perspectiva de análise de imagens como ferramenta de auxílio a especialistas no enfrentamento a pandemia e conseguimos um resultado positivo”, celebrou.
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O projeto conta, ainda, com a participação de pesquisadores do IFMA de Imperatriz, Zé Doca, Monte Castelo e da Universidade Federal do Maranhão.
Perfil do pesquisador
João Otávio Bandeira Diniz possui projetos de pesquisa no Laboratório de Processamento e Análise de Imagens (LabPAI) situado no Núcleo de Computação Aplicada da UFMA (NCA). Tem conhecimentos em diversas áreas de Ciência da Computação, com ênfase em análise de imagem e desenvolvimento de software, atuando em processamento digital de imagens médicas; programação em CPP, Java, C# e python; bibliotecas openCV, emgu e ITK; e em linguagem e modelagem de banco de dados.
Um de seus trabalhos em que apresentou uma metodologia computacional para detecção automática de regiões de massa em mamografia utilizando uma rede neural convolucional (“Detection of mass regions in mammograms by bilateral analysis adapted to breast density using similarity indexes and convolutional neural networks”) foi indicado ao Prêmio FAPEMA de 2017, na categoria Dissertação de Mestrado.
“O artigo foi eleito pela Associação Internacional de Informática Médica como um dos quatro melhores trabalhos mais relevantes publicados em 2018, entre mais de 1.400 papers da área de sensor, informática de sinal e imagem”, informou o pesquisador do IFMA.
*Texto publicado originalmente no site do IFMA, por Cláudio Moraes.
Coronavírus
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