Investigadores estudam criação de atlas virtual de imagens 3D da mama

O processamento e a análise de imagens de cancro da mama, para apoio ao rastreio e planeamento do tratamento cirúrgico, são utilizados há vários anos por cientistas e médicos, tirando partido de técnicas de visão por computador e de aprendizagem automática.

No entanto, um dos maiores problemas da comunidade que trabalha com imagens médicas é a escassez de dados representativos de toda a população. Um caso particular são os dados que representam as diferentes estruturas anatómicas da mama, como densidade mamária e suas ramificações glandulares, disposição de tecidos, gordura e lesões. O delinear destas estruturas pode chamar-se anotações, as quais são marcadas sobre os exames de ressonância magnética, raio-X ou ultrassom mamário, e que podem ajudar, por exemplo, no planeamento de cirurgias.

Uma equipa de investigadores do INESC TEC está a estudar a criação de uma base de dados aberta, gerando dados de ressonância mamária e superfícies de mama em 3D, sintéticos, usando, como fontes, mapas de anatomia reais e mapas alterados, provenientes de anotações prévias de pacientes. Esta base de dados reduzirá a necessidade de anotações de especialistas em saúde e será útil para a validação de algoritmos de segmentação e registo. A tarefa de registo é tradicionalmente difícil no caso de aplicações de mama, devido à falta de claros pontos de referência ​​entre os dados do interior e da superfície da mama.

O conjunto de dados, em estudo, poderá ser usado pelos investigadores de visão por computador para potenciar métodos de segmentação automática e registo, melhorando os recursos de ferramentas de planeamento. Poderá também ser utilizado por médicos e cirurgiões que façam planeamento de cirurgias, já que é uma peça desbloqueadora para o registo das modalidades radiológicas, juntando no mesmo local múltiplos exames, permitindo ao médico uma informação mais abrangente e completa sobre o tumor, a sua localização e quais os tecidos vizinhos.

Este projeto, intitulado, “Learning Representations and Generative Models for 3D Breast Data” foi um dos selecionados pela call de projetos internos “SEED Projects”. Foi liderado pelos investigadores do Centro de Telecomunicações e Multimédia (CTM), João Teixeira, Sílvia Bessa e Hélder Oliveira.

Os investigadores do INESC TEC mencionados na notícia têm vínculo ao INESC TEC.

 

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