Pesquisador do IFMA Grajaú desenvolve Inteligência Artificial aplicada à saúde

(Reprodução/Getty Images).

A radioterapia é um tratamento com radiações ionizantes para destruir ou impedir que células cancerígenas aumentem. Para programar o tratamento, é realizado um planejamento utilizado um aparelho chamado simulador em que, por meio de exames de imagem, o médico delimita a área a ser tratada para que a radiação só atinja essa região.

De acordo com o pesquisador João Otávio Bandeira Diniz, do Instituto Federal do Maranhão (IFMA) Campus Grajaú, o esôfago é um dos órgãos mais difíceis de segmentar. Segundo ele, os limites entre o esôfago e outros tecidos circundantes não são bem definidos e são apresentados em várias fatias na tomografia computadorizada.

“Segmentar manualmente o esôfago requer muita experiência, leva tempo e essa dificuldade na segmentação manual, combinada ao cansaço devido ao número de fatias a segmentar, pode causar erros humanos”, afirma João Otávio. Para enfrentar esse desafio, algumas soluções computacionais para análise de imagens médicas e proposta de segmentação automatizada foram desenvolvidas e exploradas nos últimos anos.

O professor João Otávio desenvolveu um método totalmente automático para a segmentação do esôfago para melhor planejamento da radioterapia na tomografia computadorizada. A proposta foi apresentada no artigo Esophagus segmentation from planning CT images using an atlas-based deep learning approach, publicado na revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, dedicada a estudos de computação e sistemas de software para implementação na prática médica e na pesquisa biomédica.

O seu fator de impacto é igual a 3,632 e Cite Score de 7.5, com público formado por biólogos; imunologistas; neurocientistas; farmacologistas; toxicologistas; epidemiologistas; psiquiatras; psicólogos; cardiologistas; químicos; físicos; cientistas da computação; engenheiros biomédicos e clínicos.

“É uma revista da Elsevier e um dos principais periódicos de informática médica”, avaliou João Otávio. “Ela é classificada pela Capes [Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior] com Qualis A1, nas áreas de computação e engenharia elétrica”, complementou.

Método

A pesquisa integra as atividades do doutorado em Engenharia Elétrica que o professor João Otávio Diniz cursa na Universidade Federal do Maranhão (UFMA). O tema principal é a segmentação de órgãos de risco utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Três artigos de sua autoria, sobre a segmentação da medula espinhal, também já foram publicados em congressos e em periódicos nacional e internacional.

O método proposto é uma segmentação totalmente automatizada do esôfago. São cinco etapas principais, explica o pesquisador do IFMA. “Há a aquisição de imagens; segmentação do volume de interesse, pré-processamento; segmentação do esôfago; e refinamento de segmentação”, aponta João Otávio.

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De acordo com o pesquisador, o método foi aplicado em um banco de dados de 36 tomografias adquiridas de três institutos diferentes. “Até agora, obteve os melhores resultados na literatura”, afirmou o professor do IFMA.

“O valor obtido do coeficiente de Dice foi 82,15%, o índice de Jaccard foi de 70,21%, acurácia de 99,69%, sensibilidade de 90,61%, especificidade de 99,76% e distância de Hausdorff de 6,1030 mm”, afirmou o professor do IFMA. No artigo, é feita uma comparação com a literatura, mostrando os dados dos principais trabalhos publicados até a data da sua submissão. “A comparação é feita em relação a métrica Dice que varia de 61-79% e o nosso trabalho superou os demais alcançando 82.15%”, celebrou.

Futuro

“Com os resultados alcançados, fomos capazes de mostrar como o método é promissor e que sua aplicação em grandes centros médicos, onde a segmentação do esôfago ainda é uma tarefa árdua e desafiadora, pode ser de grande ajuda para os especialistas”, assinalou João Otávio.

O pesquisador do IFMA já está desenvolvendo um outro método automático para segmentação do coração. “O objetivo é fornecer ainda mais subsídios a médicos especialistas na tarefa de segmentação de órgãos de risco, finalizando a segmentação de três órgãos a partir de vários métodos computacionais”, afirmou.

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Ele desenvolve, ainda, o projeto Metodologias Baseadas em Imagens Radiológicas para Apoio à Detecção, Diagnóstico e Acompanhamento de Evolução da Síndrome Respiratória Aguda Grave – SARS-CoV-2, contemplado, juntamente com outros 47 projetos de todo o país, para receber financiamento da Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica (Setec) do Ministério da Educação (MEC).

“Fornecer uma ferramenta computacional para auxiliar médicos especialistas nesta tarefa é de fundamental importância, tanto para diminuir o esforço médico, quanto para evitar incidência de raios em tecidos sensíveis”, finalizou.

João Otávio Bandeira Diniz

João Otávio Bandeira Diniz é professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA), Campus Grajaú. Ele tem doutorado em andamento em Engenharia Elétrica com ênfase em processamento de imagens pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA) e mestrado em Ciência da Computação pela UFMA. Graduado em Ciência da Computação pela UFMA, São Luís – MA.

Com projetos de pesquisa no Laboratório de Processamento e Análise de Imagens(LabPAI) situado no Núcleo de Computação Aplicada(NCA) – UFMA, João Otávio tem conhecimentos em diversas áreas de Ciência da Computação, com ênfase em Análise de Imagem, Desenvolvimento de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento digital de imagens médicas; programação CPP, JAVA, C#, python; bibliotecas openCV, emgu, ITK; linguagem e modelagem de banco de dados.

*Texto publicado originalmente no site do IFMA, por Cláudio Moraes.