A aplicação móvel pode ser usada por médicos em áreas remotas sem infraestrutura de centro de imagens.
João Otávio Bandeira Diniz
Doutorado em Engenharia Elétrica com ênfase em processamento de imagens pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA), onde também obteve o mestrado e graduação em Ciência da Computação. Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA), Campus Grajaú. É chefe do Departamento de Pesquisa, Pós-graduação e Inovação e coordenador da Fábrica de Inovação do campus. Possui projetos de pesquisa no Laboratório de Processamento e Análise de Imagens no Núcleo de Computação Aplicada da UFMA e na Fábrica de Inovação (IFMA – Campus Grajaú). Pesquisas em computação, com ênfase em Inteligência Artificial, Visão Computacional, Análise de Imagem, Processamento de Imagens, Imagens Médicas, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Ciência de Dados e Desenvolvimento de Software.
A radioterapia é um tratamento com radiações ionizantes para destruir ou impedir que células cancerígenas aumentem, principalmente quando a cirurgia e a quimioterapia apresentam risco extremamente alto para o paciente.
Para programar o tratamento, é realizado um planejamento utilizado um aparelho chamado simulador em que, por meio de exames de imagem, o médico realiza a segmentação, delimitando a área a ser tratada para que a radiação só atinja essa região.
De acordo com pesquisador João Otávio Bandeira Diniz, do Instituto Federal do Maranhão (IFMA) Campus Grajaú, a radiação excessiva sobre a medula espinhal pode causar problemas como paraplegia ou tetraplegia, a depender da sua extensão. Além disso, 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 e medula espinhal 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 computacional baseado em processamento de imagens e técnicas de aprendizado de máquina para a segmentação do esôfago e da medula espinhal para melhor planejamento da radioterapia na tomografia computadorizada.
A proposta “Métodos para Segmentação de Medula Espinhal e Esôfago em Tomografia Computadorizada de Planejamento à Radioterapia” foi desenvolvida no curso de doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA), com orientação do professor Aristófanes Corrêa Silva, e coorientação do professor Anselmo Cardoso de Paiva, que são doutores em Informática. O trabalho conquistou o Prêmio Fapema 2021, na categoria Tese de Doutorado, área de Ciências Exatas e Engenharias.
“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 e da e medula espinhal ainda é uma tarefa árdua e desafiadora, pode ser de grande ajuda para os especialistas”, assinalou a João Otávio.
Impactos tecnológico, científico e social
De acordo com o pesquisador, o método desenvolvido tem impactos científicos, tecnológicos, sociais e econômicos. “O trabalho resultou em publicações de alto impacto científico, nacionais, com modelos computacionais que podem ser utilizado em diferentes tipos de imagens e problemas”, destacou. “A tecnologia desenvolvida utiliza padrões abertos e equipamentos de uso geral, produzindo softwares de apoio à decisão de baixo ou nenhum custo que podem ser facilmente utilizado na rede pública de saúde do Maranhão”, prosseguiu.
“A aplicação do método produz uma melhoria nas etapas de planejamento e na pós cirurgia de pacientes submetidos a radioterapia, promovendo uma melhor qualidade de vida”, avaliou. “Ele gera uma economia no tratamento a radioterapia, pois os erros neste processo serão minimizados”, pontuou.
O projeto foi desenvolvido entre 2017 e 2021, no Laboratório de processamento e análise de imagens, localizado no Núcleo de Computação Aplicada da UFMA. “Até agora, obtivemos os melhores resultados na literatura”, afirmou o professor do IFMA.
Os métodos desenvolvidos resultaram na publicação de 5 papers:
- A deep learning method with residual blocks for automatic spinal cord segmentation in planning CT (https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103074)
- Esophagus segmentation from planning CT images using an atlas-based deep learning approach (https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105685)
- Spinal cord detection in planning CT for radiotherapy through adaptive template matching, IMSLIC and convolutional neural networks (https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.01.005)
- Spinal cord segmentation as OAR in planning CT for radiotherapy using histogram matching, template matching, and U-NET (https://revistas.unifacs.br/index.php/rsc/article/view/6485)
- Automatic spinal cord segmentation as organ at risk in planning CT using adaptive template matching and U-Net (https://sol.sbc.org.br/index.php/ercas/article/view/9051)
A tese completa foi selecionada, também, ao concurso de tese do Workshop of Theses and Dissertations (WTD) da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI – 2021). (http://sibgrapi.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/sibgrapi/2021/09.15.19.59/doc/paper.pdf)
Futuro
O pesquisador do IFMA está desenvolvendo diversos outros trabalhos na linha de imagens médicas utilizando inteligência artificial. Com destaque a trabalhos publicados recentemente relacionados à COVID-19, também com apoio da FAPEMA.
Foram propostos, também, novos métodos que resultaram na contemplação da Bolsa de Produtividade Científica do IFMA, com o desenvolvimento de três métodos para delineamento do coração. Um deles foi publicado no Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS) (https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas/article/view/16055) e dois outros submetidos a duas revistas de qualis A1.
“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.
