{"id":39100,"date":"2012-05-14T16:59:08","date_gmt":"2012-05-14T19:59:08","guid":{"rendered":"http:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=39100"},"modified":"2012-05-14T16:59:11","modified_gmt":"2012-05-14T19:59:11","slug":"ufscar-desenvolve-projeto-computacional-que-visa-o-auxilio-ao-diagnostico-medico-por-meio-da-comparacao-de-imagens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2012\/ufscar-desenvolve-projeto-computacional-que-visa-o-auxilio-ao-diagnostico-medico-por-meio-da-comparacao-de-imagens\/39100","title":{"rendered":"UFSCar desenvolve projeto computacional que visa o aux\u00edlio ao diagn\u00f3stico m\u00e9dico por meio da compara\u00e7\u00e3o de imagens"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Coordenado pela professora Marcela Xavier Ribeiro, do DC, o projeto MIDAC desenvolve sistemas que geram padr\u00f5es a fim de analisar dados complexos como imagens e s\u00e9ries temporais.\u00a0\u00c9 a partir da minera\u00e7\u00e3o de dados complexos, como imagens e s\u00e9ries temporais, que o projeto MIDAC, do Departamento de Computa\u00e7\u00e3o (DC) da Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar<\/em><\/strong>), realiza estudos, que t\u00eam como um de seus objetivos principais a an\u00e1lise computacional de dados m\u00e9dicos. O projeto abarca o desenvolvimento de diferentes t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados a partir das pesquisas desenvolvidas pelos mestrandos orientados pela professora Marcela Xavier Ribeiro, do DC, coordenadora do projeto.<\/p>\n

Minera\u00e7\u00e3o \u00e9 a descoberta de padr\u00f5es em uma grande quantidade de dados, utilizada para facilitar o entendimento destes por parte do usu\u00e1rio. No caso dos sistemas computacionais desenvolvidos pelo MIDAC, a minera\u00e7\u00e3o \u00e9 feita para a an\u00e1lise da produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola, dos exames m\u00e9dicos solicitados para uma suspeita de doen\u00e7a e tamb\u00e9m no aux\u00edlio \u00e0 tomada de decis\u00e3o de diagn\u00f3stico a partir de exames de mamografia.<\/p>\n

Entre os trabalhos j\u00e1 conclu\u00eddos pelo MIDAC est\u00e1 uma parceria com a Embrapa de Campinas, que, a partir dos padr\u00f5es estabelecidos pela minera\u00e7\u00e3o de s\u00e9ries temporais (conjunto de medidas feitas sequencialmente ao longo do tempo), das informa\u00e7\u00f5es de clima e da produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola na regi\u00e3o de Piracicaba, pode prever o impacto de uma variante sobre a outra. Por exemplo, foi identificado que o aumento de 1\u00baC na temperatura impacta na diminui\u00e7\u00e3o de pelo menos 5 toneladas por hectare na produtividade de cana-de-a\u00e7\u00facar dessa regi\u00e3o. Para Ana Maria de \u00c1vila, meteorologista do Centro de Pesquisas Meteorol\u00f3gicas e Clim\u00e1ticas Aplicadas a Agricultura (Cepagri\/Unicamp), “a an\u00e1lise de todos esses dados se torna cada vez mais desafiadora para os pesquisadores. Ainda h\u00e1 necessidade do desenvolvimento de novas abordagens e t\u00e9cnicas para recuperar informa\u00e7\u00f5es relevantes e extrair padr\u00f5es interessantes dos conjuntos de dados. Neste contexto se insere este tipo de m\u00e9todo de gera\u00e7\u00e3o de regras, desenvolvido pelo MIDAC”. Outra pesquisa, tamb\u00e9m conclu\u00edda, foi a elabora\u00e7\u00e3o de um sistema que permitisse ao setor financeiro de uma empresa de seguros de sa\u00fade analisar a conduta de pedidos de exames feitos pelos m\u00e9dicos da cooperativa. Para tanto, foram analisados os pedidos de exames m\u00e9dicos de toda a cooperativa. O resultado desse trabalho foi mapear o conjunto de exames t\u00edpicos de serem solicitados para cada suspeita de diagn\u00f3stico, reduzindo o n\u00famero de exames que, para serem aprovados, deveriam ser justificados e avaliados manualmente pela administra\u00e7\u00e3o da cooperativa.<\/p>\n

Al\u00e9m dos trabalhos j\u00e1 conclu\u00eddos, o MIDAC desenvolve atualmente um outro projeto, sendo este seu principal foco, seguindo os mesmos princ\u00edpios da minera\u00e7\u00e3o de dados complexos. A partir de tr\u00eas bases de imagens de mamografias – uma do Hospital das Cl\u00ednicas de Ribeir\u00e3o Preto, outra de Viena e uma terceira da Universidade do Sul da Fl\u00f3rida (Estados Unidos) \u2013 est\u00e1 em desenvolvimento um sistema que auxilia no diagn\u00f3stico de poss\u00edveis doen\u00e7as mam\u00e1rias por meio da compara\u00e7\u00e3o entre a imagem de mamografia do paciente e as imagens de exames antigos armazenadas em um banco de dados.<\/p>\n

Um banco de dados tradicional pode ser acessado utilizando-se par\u00e2metros textuais, como informa\u00e7\u00f5es da faixa et\u00e1ria de uma pessoa. Entretanto em um banco em que os dados s\u00e3o somente imagens, este tipo de busca n\u00e3o \u00e9 adequado, mas sim a utiliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es pr\u00f3prias da imagem, como a textura de seus pixels. Para tanto, cada imagem \u00e9 transformada em um conjunto de valores num\u00e9ricos referente \u00e0s suas caracter\u00edsticas visuais. Ao utilizar o sistema, estes valores s\u00e3o comparados entre si, e com os da imagem do exame inserida pelo m\u00e9dico para ser usada de base, resultando em um ranking das imagens mais pr\u00f3ximas da inicial (o exame). Entretanto, segundo a coordenadora do projeto, Marcela Ribeiro, a lista n\u00e3o diz o qu\u00e3o pr\u00f3ximas as imagens est\u00e3o entre si e o que significa esta proximidade, pois para o m\u00e9dico os par\u00e2metros matem\u00e1ticos utilizados n\u00e3o t\u00eam significado. O que se pretende \u00e9 em vez de apresentar o ranking, apresentar para o m\u00e9dico uma visualiza\u00e7\u00e3o destas imagens, trazendo uma informa\u00e7\u00e3o extra dos relacionamentos entre elas.
\nUm problema que acontece neste tipo de trabalho \u00e9 que a percep\u00e7\u00e3o de semelhan\u00e7a dos algoritmos \u2013 instru\u00e7\u00f5es computacionais \u2013 \u00e9 diferente da percep\u00e7\u00e3o humana. Esta diferen\u00e7a, chamada de “gap sem\u00e2ntico”, ou lacuna sem\u00e2ntica, ocorre, pois as imagens s\u00e3o transformadas em um conjunto de representa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas e a semelhan\u00e7a se d\u00e1 pela aproxima\u00e7\u00e3o destes valores. Desta forma, quanto maior a quantidade de informa\u00e7\u00f5es da imagem \u2013 como textura, cores, contraste etc. – menor ser\u00e1 o “gap” e, portanto, mais preciso o resultado oferecido pelo sistema. Desta forma, o m\u00e9dico consegue visualizar imagens e laudos a partir do que ele deseja, por exemplo, as mais pr\u00f3ximas considerando a diversidade (priorizando tipos diferentes). Num caso como este, o sistema pode ter como resposta que a imagem mais pr\u00f3xima que cont\u00e9m uma massa maligna \u00e9 muito diferente da imagem inicial, portanto esta n\u00e3o deve ser maligna. Assim, ao considerar outras medidas, de acordo com a intera\u00e7\u00e3o (calibra\u00e7\u00e3o) dos usu\u00e1rios, o sistema oferece um ranking visual, que auxilia o m\u00e9dico a dar seu diagn\u00f3stico, servindo como uma segunda opini\u00e3o, ou ent\u00e3o proporcionando a visualiza\u00e7\u00e3o de algo que poderia passar desapercebido.<\/p>\n

A pesquisadora refor\u00e7a ainda que o sistema apresenta para o profissional imagens similares \u00e0 que ele tem e suas caracter\u00edsticas. Estas imagens d\u00e3o uma base de possibilidades, uma segunda opini\u00e3o, entretanto \u00e9 o pr\u00f3prio m\u00e9dico que d\u00e1 o diagn\u00f3stico e n\u00e3o o sistema. O projeto ainda est\u00e1 em desenvolvimento e se espera que, em aproximadamente um ano, ele esteja pronto para teste, a partir do seu uso pelos m\u00e9dicos. A valida\u00e7\u00e3o do sistema ter\u00e1 a participa\u00e7\u00e3o da equipe do Dr. Antonio Carlos Santos, m\u00e9dico do Hospital das Cl\u00ednicas de Ribeir\u00e3o Preto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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