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Publicação
Aplicação de redes neuronais artificiais ao apoio no diagnóstico de AVCs isquémicos por tomografia computorizada
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| 4.61 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Actualmente com os avanços tecnológicos das ciências informáticas, novas
oportunidades surgem para melhorar a qualidade de vida, e em particular, as
condições de avaliação diagnóstica.
A tomografia computorizada é um dos equipamentos de diagnóstico por
imagem que mais actualizações têm vindo a sofrer com os avanços
tecnológicos, e que, por esse motivo e pela qualidade do diagnóstico que
proporciona, tem vindo a ser dos mais utilizados.
Uma das patologias que confirma a frequência de utilização dos tomografos
computacionais é o acidente vascular cerebral isquémico (AVCI). O interesse
por esta patologia, e em geral pela análise imagiológica do encéfalo, como
forma de rastreio prende-se com a ocorrência de AVCI nos países
desenvolvidos e o impacto sócio-económico que o mesmo produz. Nesse
sentido, este estudo pretende avaliar a capacidade das redes neuronais
artificiais (RNA) na identificação automática de AVCI mediante recurso a
imagens da densidade dos tecidos obtidas por tomografia computorizada.
No desenvolvimento deste trabalho utilizaram-se exames de tomografia
computorizada crânio-encefálicas e respectivos relatórios médicos, e, RNAs
comprovadamente eficientes noutras áreas do saber mas com idêntica
problemática de identificação, das imagens e dos relatórios foram extraídos
parâmetros os quais constituíram objecto de treino das RNAs. Uma vez
treinadas as redes os modelos neuronais foram testados com dados nunca
submetidos à rede.
Nesta fase de avaliação conclui-se que as RNAs podem vir a contribuir
significativamente no apoio ao diagnóstico de AVCIs por tomografia
computorizada, uma vez que nos casos testados se verifica a identificação
automática de lesões isquémicas, sem falsos negativos e apresentando poucos
falsos positivos.
Descrição
Dissertação mestrado, Imagiologia Médica, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2007
Palavras-chave
Imagiologia médica Tomografia