As doenças vasculares, como a estenose da carótida (estreitamento das artérias carótidas, que ligam o coração ao cérebro causado pelo acúmulo de placas de ateroma ricas em gordura), Acidentes Vasculares Cerebrais (AVC) (interrupção súbita do fluxo sanguíneo para o cérebro), aterosclerose (acúmulo de placas de ateroma nas artérias, levando ao endurecimento e estreitamento das artérias), trombose venosa profunda (formação de coágulos nas veias profundas) e dissecções arteriais cervicais (ruturas na camada interna das artérias do pescoço), representam um desafio significativo para a saúde pública global, devido à sua elevada prevalência e impacto clínico. sanguíneos
Início / Publicações / Publicação
Início / Publicações / Publicação
SEGMENTAÇÃO AUTOMÁTICA DE VASOS SANGUÍNEOS EM IMAGENS ULTRASSONOGRÁFICAS CAROTÍDEAS
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Vessel Detection In Carotid Ultrasound Images Using Artificial Neural Networks
Data da publicação do artigo: Julho de 2018
Fonte: Proceedings of the 6th International Conference Integrity, Reliability and Failure
Autores: Catarina F. Castro, Carlos C. António & Luísa C. Sousa
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O estudo tem como objetivo realizar a identificação automática de vasos sanguíneos e a segmentação de imagens ultrassonográficas carotídeas, melhorando a precisão do diagnóstico e a eficiência clínica. O público-alvo inclui profissionais de saúde, como radiologistas e angiologistas, bem como instituições de saúde e investigadores das áreas da Inteligência Artificial (IA) e processamento de imagens médicas. O estudo enquadra-se em áreas da saúde digital, com o foco na aplicação de IA e tecnologias de suporte ao diagnóstico.
Qual é o contexto?
As doenças vasculares, como a estenose da carótida (estreitamento das artérias carótidas, que ligam o coração ao cérebro causado pelo acúmulo de placas de ateroma ricas em gordura), Acidentes Vasculares Cerebrais (AVC) (interrupção súbita do fluxo sanguíneo para o cérebro), aterosclerose (acúmulo de placas de ateroma nas artérias, levando ao endurecimento e estreitamento das artérias), trombose venosa profunda (formação de coágulos nas veias profundas) e dissecções arteriais cervicais (ruturas na camada interna das artérias do pescoço), representam um desafio significativo para a saúde pública global, devido à sua elevada prevalência e impacto clínico. A estenose da carótida é um fator de risco para AVC, afetando milhões de pessoas anualmente. A aterosclerose, principal causa de complicações cardiovasculares, está a aumentar com o envelhecimento da população e fatores como obesidade, sedentarismo e hipertensão. A trombose venosa profunda, que ocorre em 1 a 2 indivíduos a cada 1000 anualmente, pode levar à embolia pulmonar (obstrução de uma artéria do pulmão por um êmbolo), uma complicação grave e frequentemente fatal. As dissecções arteriais cervicais, embora raras, são uma causa significativa de AVC em jovens adultos e frequentemente subdiagnosticadas até a ocorrência de complicações graves.
Estas condições sublinham a necessidade urgente de ferramentas de diagnóstico avançadas, que possibilitem a deteção precoce e uma avaliação precisa destas patologias, contribuído para a melhoria da gestão clínica e da redução de complicações.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens atuais para o diagnóstico e monitorização de doenças vasculares combinam técnicas de imagem avançadas, métodos computacionais e ferramentas clínicas, com o objetivo de proporcionar maior precisão e eficiência nos resultados. O ultrassom Doppler é amplamente utilizado devido à sua natureza não invasiva, rapidez e baixo custo, sendo eficaz na avaliação do fluxo sanguíneo e na identificação de obstruções arteriais. Métodos mais sofisticados, como a angiografia por tomografia computadorizada e a angiografia por ressonância magnética, oferecem imagens de alta resolução que facilitam a deteção de placas de ateroma, dissecções arteriais e oclusões vasculares (obstruções dos vasos sanguíneos). O eco Doppler transcraniano também desempenha um papel crucial na monitorização em tempo real do fluxo sanguíneo cerebral, sendo útil na avaliação de condições como estenose intracraniana (estreitamento de artérias dentro do crânio), e outras patologias vasculares cerebrais.
No entanto, apesar da sua utilidade clínica, estas técnicas apresentam limitações, incluindo a dependência das configurações do operador, a presença de irregularidades nas imagens e a dificuldade em distinguir estruturas vasculares de não vasculares em imagens transversais. Estas variáveis podem comprometer a precisão da análise, particularmente em casos de imagens com interferências ou ruído. Estas limitações ressaltam a necessidade urgente de soluções automatizadas, mais robustas e precisas, que possam reduzir a variabilidade e os erros associados à análise manual, promovendo maior consistência e acurácia no diagnóstico e monitorização de doenças vasculares.
Em que consiste a inovação?
A inovação deste estudo consiste no desenvolvimento de uma metodologia avançada para a segmentação automática de vasos sanguíneos em imagens ultrassonográficas transversais da artéria carótida. A abordagem proposta foi estruturada em três etapas principais: pré-processamento, modelagem geométrica e classificação baseada em redes neurais artificiais.
Na etapa de pré-processamento, a região de interesse das imagens é binarizada, eliminando ruídos com menos de 1% dos pixels totais. A identificação do lúmen vascular (espaço interno dos vasos sanguíneos) é otimizada pela maximização de três parâmetros: índice de circularidade, que avalia o formato circular das estruturas; índice de irregularidade, que penaliza contornos irregulares; e índice central, que prioriza estruturas posicionadas no centro da imagem. Esta combinação permite uma segmentação robusta, diferenciando com precisão o lúmen do contorno do vaso, atribuindo níveis de cinza para destacar as regiões de interesse.
Na modelagem geométrica, são utilizadas curvas de Bézier para suavizar os contornos vasculares. Os pixels do contorno são organizados em subconjuntos superiores e inferiores, com base na orientação vertical, permitindo a criação de duas curvas de Bézier que são unidas para formar um contorno contínuo e preciso das paredes do vaso.
Na etapa de classificação, a IA atua como um fator chave. Uma rede neural avançada é aplicada para analisar as regiões candidatas a serem vasos sanguíneos, determinando com precisão a presença ou ausência de vasos sanguíneos. Esta rede foi preparada e testada utilizando imagens ultrassonográficas reais, de diferentes qualidades e configurações, o que assegura a robustez e a capacidade de generalização do modelo para diferentes cenários clínicos. Durante a preparação, ajustes dinâmicos nos parâmetros internos da rede neural permitiram aumentar a precisão e reduzir erros de classificação. Além disso, técnicas de aumento de dados, como a inversão horizontal das imagens, foram utilizadas para expandir o conjunto de dados, ampliando significativamente o volume de informações disponíveis para a preparação e validação do modelo.
Quais são os principais resultados? Qual é o futuro desta abordagem?
Embora este estudo não apresente dados quantitativos detalhados, os resultados obtidos no treino do modelo com imagens ultrassonográficas reais demonstram avanços significativos na precisão e eficiência do diagnóstico de doenças vasculares. A integração de redes neurais artificiais nesta abordagem permite a classificação automatizada de regiões candidatas, garantindo uma distinção confiável entre vasos sanguíneos e estruturas adjacentes, mesmo em imagens de qualidade subótima ou em condições clínicas desafiadoras. Paralelamente, o uso de curvas de Bézier na modelagem geométrica possibilita a obtenção de contornos precisos e contínuos das paredes vasculares, aprimorando a deteção e a delimitação de estruturas vasculares. Este equilíbrio entre técnicas de processamento de imagem e IA destaca-se como uma abordagem robusta e adaptável que supera as limitações das abordagens tradicionais, como a dependência de configurações do operador, a interferência de ruídos nas imagens e a dificuldade em diferenciar estruturas vasculares de não vasculares.
O futuro desta abordagem é promissor para a transformação do diagnóstico vascular. A expansão do conjunto de dados de treino pode melhorar a generalização do modelo, tornando-o mais robusto e eficaz em diferentes populações e contextos clínicos. A sua implementação em softwares hospitalares e dispositivos ultrassonográficos portáteis poderá viabilizar diagnósticos mais rápidos, acessíveis e em tempo real, especialmente em regiões com recursos médicos limitados. Além disso, esta metodologia pode ser adaptada para analisar outros vasos além da artéria carótida, como as artérias coronárias e periféricas, ampliando o seu impacto nas patologias cardiovasculares. Quando combinada com outras modalidades de imagem, como tomografia computadorizada e ressonância magnética, esta abordagem pode proporcionar diagnósticos mais detalhados e abrangentes. Adicionalmente, a integração com dados clínicos, biomarcadores e informações demográficas possibilita diagnósticos personalizados, alinhando-se à tendência da medicina de precisão. Esta inovação otimiza o fluxo de trabalho clínico e reforça a relevância da IA na saúde digital.
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Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Vessel Detection In Carotid Ultrasound Images Using Artificial Neural Networks
Data da publicação do artigo: Julho de 2018
Fonte: Proceedings of the 6th International Conference Integrity, Reliability and Failure
Autores: Catarina F. Castro, Carlos C. António & Luísa C. Sousa
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O estudo tem como objetivo realizar a identificação automática de vasos sanguíneos e a segmentação de imagens ultrassonográficas carotídeas, melhorando a precisão do diagnóstico e a eficiência clínica. O público-alvo inclui profissionais de saúde, como radiologistas e angiologistas, bem como instituições de saúde e investigadores das áreas da Inteligência Artificial (IA) e processamento de imagens médicas. O estudo enquadra-se em áreas da saúde digital, com o foco na aplicação de IA e tecnologias de suporte ao diagnóstico.
Qual é o contexto?
As doenças vasculares, como a estenose da carótida (estreitamento das artérias carótidas, que ligam o coração ao cérebro causado pelo acúmulo de placas de ateroma ricas em gordura), Acidentes Vasculares Cerebrais (AVC) (interrupção súbita do fluxo sanguíneo para o cérebro), aterosclerose (acúmulo de placas de ateroma nas artérias, levando ao endurecimento e estreitamento das artérias), trombose venosa profunda (formação de coágulos nas veias profundas) e dissecções arteriais cervicais (ruturas na camada interna das artérias do pescoço), representam um desafio significativo para a saúde pública global, devido à sua elevada prevalência e impacto clínico. A estenose da carótida é um fator de risco para AVC, afetando milhões de pessoas anualmente. A aterosclerose, principal causa de complicações cardiovasculares, está a aumentar com o envelhecimento da população e fatores como obesidade, sedentarismo e hipertensão. A trombose venosa profunda, que ocorre em 1 a 2 indivíduos a cada 1000 anualmente, pode levar à embolia pulmonar (obstrução de uma artéria do pulmão por um êmbolo), uma complicação grave e frequentemente fatal. As dissecções arteriais cervicais, embora raras, são uma causa significativa de AVC em jovens adultos e frequentemente subdiagnosticadas até a ocorrência de complicações graves.
Estas condições sublinham a necessidade urgente de ferramentas de diagnóstico avançadas, que possibilitem a deteção precoce e uma avaliação precisa destas patologias, contribuído para a melhoria da gestão clínica e da redução de complicações.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens atuais para o diagnóstico e monitorização de doenças vasculares combinam técnicas de imagem avançadas, métodos computacionais e ferramentas clínicas, com o objetivo de proporcionar maior precisão e eficiência nos resultados. O ultrassom Doppler é amplamente utilizado devido à sua natureza não invasiva, rapidez e baixo custo, sendo eficaz na avaliação do fluxo sanguíneo e na identificação de obstruções arteriais. Métodos mais sofisticados, como a angiografia por tomografia computadorizada e a angiografia por ressonância magnética, oferecem imagens de alta resolução que facilitam a deteção de placas de ateroma, dissecções arteriais e oclusões vasculares (obstruções dos vasos sanguíneos). O eco Doppler transcraniano também desempenha um papel crucial na monitorização em tempo real do fluxo sanguíneo cerebral, sendo útil na avaliação de condições como estenose intracraniana (estreitamento de artérias dentro do crânio), e outras patologias vasculares cerebrais.
No entanto, apesar da sua utilidade clínica, estas técnicas apresentam limitações, incluindo a dependência das configurações do operador, a presença de irregularidades nas imagens e a dificuldade em distinguir estruturas vasculares de não vasculares em imagens transversais. Estas variáveis podem comprometer a precisão da análise, particularmente em casos de imagens com interferências ou ruído. Estas limitações ressaltam a necessidade urgente de soluções automatizadas, mais robustas e precisas, que possam reduzir a variabilidade e os erros associados à análise manual, promovendo maior consistência e acurácia no diagnóstico e monitorização de doenças vasculares.
Em que consiste a inovação?
A inovação deste estudo consiste no desenvolvimento de uma metodologia avançada para a segmentação automática de vasos sanguíneos em imagens ultrassonográficas transversais da artéria carótida. A abordagem proposta foi estruturada em três etapas principais: pré-processamento, modelagem geométrica e classificação baseada em redes neurais artificiais.
Na etapa de pré-processamento, a região de interesse das imagens é binarizada, eliminando ruídos com menos de 1% dos pixels totais. A identificação do lúmen vascular (espaço interno dos vasos sanguíneos) é otimizada pela maximização de três parâmetros: índice de circularidade, que avalia o formato circular das estruturas; índice de irregularidade, que penaliza contornos irregulares; e índice central, que prioriza estruturas posicionadas no centro da imagem. Esta combinação permite uma segmentação robusta, diferenciando com precisão o lúmen do contorno do vaso, atribuindo níveis de cinza para destacar as regiões de interesse.
Na modelagem geométrica, são utilizadas curvas de Bézier para suavizar os contornos vasculares. Os pixels do contorno são organizados em subconjuntos superiores e inferiores, com base na orientação vertical, permitindo a criação de duas curvas de Bézier que são unidas para formar um contorno contínuo e preciso das paredes do vaso.
Na etapa de classificação, a IA atua como um fator chave. Uma rede neural avançada é aplicada para analisar as regiões candidatas a serem vasos sanguíneos, determinando com precisão a presença ou ausência de vasos sanguíneos. Esta rede foi preparada e testada utilizando imagens ultrassonográficas reais, de diferentes qualidades e configurações, o que assegura a robustez e a capacidade de generalização do modelo para diferentes cenários clínicos. Durante a preparação, ajustes dinâmicos nos parâmetros internos da rede neural permitiram aumentar a precisão e reduzir erros de classificação. Além disso, técnicas de aumento de dados, como a inversão horizontal das imagens, foram utilizadas para expandir o conjunto de dados, ampliando significativamente o volume de informações disponíveis para a preparação e validação do modelo.
Quais são os principais resultados? Qual é o futuro desta abordagem?
Embora este estudo não apresente dados quantitativos detalhados, os resultados obtidos no treino do modelo com imagens ultrassonográficas reais demonstram avanços significativos na precisão e eficiência do diagnóstico de doenças vasculares. A integração de redes neurais artificiais nesta abordagem permite a classificação automatizada de regiões candidatas, garantindo uma distinção confiável entre vasos sanguíneos e estruturas adjacentes, mesmo em imagens de qualidade subótima ou em condições clínicas desafiadoras. Paralelamente, o uso de curvas de Bézier na modelagem geométrica possibilita a obtenção de contornos precisos e contínuos das paredes vasculares, aprimorando a deteção e a delimitação de estruturas vasculares. Este equilíbrio entre técnicas de processamento de imagem e IA destaca-se como uma abordagem robusta e adaptável que supera as limitações das abordagens tradicionais, como a dependência de configurações do operador, a interferência de ruídos nas imagens e a dificuldade em diferenciar estruturas vasculares de não vasculares.
O futuro desta abordagem é promissor para a transformação do diagnóstico vascular. A expansão do conjunto de dados de treino pode melhorar a generalização do modelo, tornando-o mais robusto e eficaz em diferentes populações e contextos clínicos. A sua implementação em softwares hospitalares e dispositivos ultrassonográficos portáteis poderá viabilizar diagnósticos mais rápidos, acessíveis e em tempo real, especialmente em regiões com recursos médicos limitados. Além disso, esta metodologia pode ser adaptada para analisar outros vasos além da artéria carótida, como as artérias coronárias e periféricas, ampliando o seu impacto nas patologias cardiovasculares. Quando combinada com outras modalidades de imagem, como tomografia computadorizada e ressonância magnética, esta abordagem pode proporcionar diagnósticos mais detalhados e abrangentes. Adicionalmente, a integração com dados clínicos, biomarcadores e informações demográficas possibilita diagnósticos personalizados, alinhando-se à tendência da medicina de precisão. Esta inovação otimiza o fluxo de trabalho clínico e reforça a relevância da IA na saúde digital.
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Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o…
Inteligência artificial utilizada na deteção de depressão em sobreviventes de cancro
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que…
Integração dos sistemas SONHO v2 e SClínico na ULS de Coimbra para melhorar cuidados de saúde
Com mais de meio milhão de consultas médicas hospitalares realizadas no primeiro semestre de 2024, a ULS de Coimbra destaca-se como uma instituição dedicada a cuidados de saúde integrados, de alta qualidade e centrados nas…
Ecossistema de cuidados para idosos: Uma plataforma inovadora para serviços personalizados e eficientes
Com a esperança de vida a aumentar e a taxa de fertilidade a diminuir, espera-se que, até 2050, a população com mais de 80 anos supere os jovens em várias regiões do mundo. O aumento…
Tecnologia inovadora que alivia subconscientemente a ansiedade através de um cachecol
A tecnologia SCAARF é uma ideia inovadora na área da saúde digital e da tecnologia wearable. A SCAARF visa a oferecer um método alternativo para aliviar os sintomas da ansiedade de uma forma não intrusiva…
Intervenções de saúde digital: Equidade dos cuidados da hipertensão para todos
Quase metade de todos os adultos nos Estados Unidos tem hipertensão, um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares, e apenas cerca de um quarto (24%) dessas pessoas tem a hipertensão sob controlo. Estudos…
Personalização e tecnologia na gestão da diabetes
A crescente prevalência de doenças crónicas, particularmente DM, está a sobrecarregar os sistemas de saúde globais e a aumentar os custos dos cuidados de saúde devido à complexidade dos cuidados e à fraca integração, resultando…
Negociações sobre o Espaço Europeu de Dados de Saúde avançam com a participação da SPMS
O Espaço Europeu de Dados de Saúde será um sistema de partilha de dados de saúde comum à União Europeia. Prevê a utilização dos dados para fins que beneficiem as pessoas e a sociedade. Assegurará…
Secretária de Estado Margarida Tavares enfatiza inovação digital na promoção da saúde
O discurso de Margarida Tavares, Secretária de Estado da Promoção da Saúde, sublinhou a importância da digitalização e da inovação na promoção da saúde e prevenção de doenças, com uma perspetiva voltada para o futuro….
ARS Algarve moderniza radiologia com IA e novo data center
O serviço de radiologia da ARS Algarve já realizou perto de 29 mil exames utilizando a tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Nos últimos anos, tem sido feita uma grande aposta em digitalização de imagem e…
Espaço Europeu de Dados de Saúde: Acesso unificado aos dados de saúde na UE
O objetivo do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EEDS) é melhorar o uso de dados de saúde para fins de investigação, inovação e elaboração de políticas. Ao mesmo tempo, esta legislação visa dar aos…
Comissão Europeia altera programa Europa Digital com investimento de 762,7 milhões de euros
O Programa Europa Digital é o primeiro programa de financiamento da UE centrado em levar as tecnologias digitais até às empresas e aos cidadãos. Com um orçamento total previsto de 7,5 mil milhões de EUR…
SPMS integra a iniciativa TEF-Health
A SPMS participa na iniciativa TEF-Health como parceira de um consórcio composto por 51 entidades de 9 países da União Europeia. Esta ação é cofinanciada pela Comissão Europeia e tem uma duração de cinco anos….
FMUP cria academia júnior de inovação em saúde para estudantes do ensino secundário
A FMUP lançou a primeira edição da Academia Júnior no início de 2024. O programa permite aos participantes aprender mais sobre tópicos como as potencialidades no uso da inteligência artificial em saúde, o desenvolvimento da…
SPMS representa Portugal como vice-presidente da GDHP
A GDHP é uma organização intergovernamental da área da saúde digital que facilita a cooperação e colaboração entre representantes governamentais e a Organização Mundial da Saúde (OMS), cujo propósito é fomentar o desenvolvimento de políticas…
Transformação digital da saúde no INCoDe.2030 em Tomar
Dentro do roteiro INCoDe.2030, no evento em Tomar, a SPMS abordou o tema “Transformação digital da Saúde” com o objetivo de informar os projetos mais relevantes em curso e com maior impacto para profissionais de…
Hospital de Braga avalia memória com jogo interativo em pacientes com esclerose múltipla
A Esclerose Múltipla é conhecida como uma doença crónica do sistema nervoso central, com uma ampla variedade de sintomas motores e sensitivos, que podem conduzir à incapacidade de trabalho, sobrecarga socioeconómica e reduzida qualidade de…
Teleconsulta de neurocirurgia vence prémio de inovação
Durante a pandemia, o foco no combate à Covid-19 reduziu a atenção a outras doenças, criando uma necessidade urgente de recuperar a qualidade dos cuidados de saúde para essas condições. O objetivo do BI Award…
HealthData@PT: Nova iniciativa da SPMS para dados de saúde
A ação HealthData@PT é lançada no contexto da implementação do Espaço Europeu de Dados de Saúde, sendo uma iniciativa aprovada pela Comissão Europeia no âmbito do programa EU4Health 2021-2027. Esta iniciativa contribui para a transformação…
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