desenvolvimento de descritores usando análise de

DESENVOLVIMENTO DE DESCRITORES USANDO ANÁLISE DE FORMA E
DESCRITORES DE TEXTURA BASEADOS EM ÍNDICES DE DIVERSIDADE
FILOGENÉTICO E FUNCIONAL.
Lucas Ibiapino Alves (ICV/UFPI), Antonio Oseas de Carvalho Filho (Orientador,
CSHNB/UFPI)
Introdução
O câncer de pulmão é o mais comum de todos os tumores malignos, apresentando
aumento de 2% por ano na sua incidência mundial. A última estimativa mundial apontou
incidência de 27.330 novos casos de câncer de pulmão para o ano de 2014, sendo 16.400 em
homens e 10.930 em mulheres. No Brasil, foi responsável por 22.424 mortes em 2011. Altamente
letal, a sobrevida média cumulativa total em cinco anos varia entre 13 e 21% em países
desenvolvidos e entre 7 e 10% nos países em desenvolvimento. No fim do século XX, o câncer
de pulmão se tornou uma das principais causas de morte evitáveis [2].
O diagnóstico utilizado para a detecção do câncer de pulmão é feito de maneira
invasiva, segundo o [1], “O diagnóstico definitivo de câncer somente pode ser feito através da
obtenção de uma amostra de tecido para que se possa fazer um exame da célula pelo médico
patologista e assim definir o tipo de tumor que a pessoa apresenta”, ou seja, através de uma
biopsia de uma amostra retirada do pulmão do paciente, é possível a detecção da doença. Com
o avanço tecnológico, foi possível criar sistemas de detecção através de exames de imagens de
tomografia, onde o sistema, através de técnicas de processamento de imagens, realiza uma
busca e identifica as regiões de interesse no exame, tornando capaz de detectar a presença de
nódulos pulmonares.
Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de etapas para redução
de falsos positivos a partir do uso de descritores de forma que utiliza medidas de proporção,
triangulação e esqueleto, descritores de textura baseados em índices de diversidade
filogenéticas e funcional, que serão aplicadas em imagens de tomografia computadorizada do
tórax para a detecção de nódulos pulmonares.
Estas etapas são essenciais ao projeto “Metodologias de redução de falsos positivos
usando descritores de forma e textura”, ao qual este trabalho está vinculado. Este trabalho tem
ainda como objetivo a elaboração de artigos científicos a partir dos resultados obtidos.
Metodologia
A metodologia empregada consiste em reduzir os falsos positivos a partir de descritores
de forma e textura baseadas em índices de diversidade filogenética e funcional. Foram propostas
a construção de novos descritores a partir dos existentes, validar os resultados e por fim, elaborar
artigos científicos e o relatório final sobre o projeto.
Para tanto o trabalho foi dividido em etapas: primeiro foi feito o levantamento teórico das
técnicas que possam ser usados para descrever a forma da ROI, depois foi feito o levantamento
teórico dos índices que possam ser usados para descrever a textura da ROI. Na segunda etapa
foi feita a avaliação da viabilidade de aplicação das técnicas com descritores de forma e a
classificação usando técnicas de reconhecimento de padrões. Na terceira etapa foi feita a
validação dos resultados obtidos e integrando dessa etapa no sistema proposto. E por fim, foram
elaborados artigos científicos e relatório final sobre o projeto.
Resultados e Discussão
Esta seção apresenta os resultados deste trabalho. À dificuldade de implementar parte
dos descritores que iriam ser utilizados, dificultou o êxito dos resultados. Os índices funcionais
encontrados na literatura não são suficientes para a elaboração desses descritores.
O presente trabalho seguiu o cronograma proposto onde foi realizada a revisão
bibliográfica, levantamento dos descritores e da base de imagens. A base de imagens LIDC-IDRI
foi escolhida por ser a mais utilizada em toda a literatura e também possuir o arquivo de
coordenadas do especialista, onde é possível validar os resultados. Foi utilizado o ITK (Insight
Toolkit) em conjunto com o Visual Studio 2010, utilizando a linguagem C++ para a implementação
e testes dos descritores e dos índices de diversidade funcional e filogenético.
ITK é um conjunto de bibliotecas escritas na linguagem de programação C++ de código
aberto, utilizado principalmente para a segmentação e registro de imagens [3]. Nesse trabalho
ela foi utilizada para a extração do contorno das estruturas candidatas a nódulos e, com base
nos resultados, classificar e identificar os falsos positivos.
Devido aos avanços na área médica, está sendo difundido o uso de sistemas inteligentes
e especialistas para facilitar o diagnóstico e o tratamento de doenças. O diagnóstico de câncer
de pulmão apoiado por computador é um tema relevante nos nossos dias, pois contribui de forma
significativa para um diagnóstico correto e em menor tempo.
O objetivo deste trabalho foi a implementação de descritores de forma e textura para a
identificação e redução de falsos positivos de candidatos a nódulos pulmonares em TC’s do
tórax. Como trabalho futuro, será feita uma busca aprofundada na literatura em busca de mais
índices funcionais, a fim de implementar junto aos descritores de forma e textura existentes.
Referências Bibliográficas
[1] Hospital do Câncer de Barretos. Câncer de Pulmão – Diagnóstico. Disponível em:
<https://www.hcancerbarretos.com.br/pesquisas/93-paciente/tipos-decancer/cancer-depulmao/176>. Acesso em 28 de fevereiro de 2016
[2] Instituto Nacional do Câncer - INCA. Mistério da Saúde. Câncer de pulmão.
Disponível em: <http://www2.inca.gov.br/wps/wcm/connect/cancer/site/oquee>. Acesso em: 23
de outubro de 2014.
[3] MEDAGLIA, D. R. Segmentação de Imagens Médicas Baseadas no Uso das Bibliotecas
ITK e VTK. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Faculdade de Informática,
Porto Alegre, 2006.
Palavras-chave: Processamento Digital de Imagens. Descritores. Câncer de pulmão.