Optimização de uma ferramenta de segmentação de tecidos em imagens de ressonância magnética

A segmentação de tecidos cerebrais tem sido uma área de estudo importante no que toca a Imagens por Ressonância Magnética. Um diagnóstico de qualidade pode ser potenciado pela correcta identificação de lesões nos tecidos, não só em termos de saber dizer que é um tumor ou hemorragia, ou ainda um caso de degeneração da matéria branca, tecidos afectados em esclerose múltipla, mas também pela correcta avaliação volumétrica das zonas de interesse. Esta última é de particular interesse quando se pretende aferir da região foco para aquisição de imagem, aquando de um tratamento oncológico. O método proposto nesta dissertação revela ser interessante nesta abordagem ao problema por, não só identificar as zonas lesadas dos tecidos, mas também por prever algum tipo de desenvolvimento de lesão em zonas aparentemente saudáveis, com o cálculo de probabilidades de pertença de determinados pixéis/vóxeis a várias classes de tecidos. Apresenta, ainda, outra vertente: a aplicação em imagens multi-espectrais, ou seja, obtidas com um conjunto de diversas sequências de aquisição de imagem, o que permite uma melhor validação e observação dos resultados. De facto, o algoritmo usado nesta dissertação, tanto Self Organizing Maps como o Discriminative Clustering só funciona se as imagens forem multi-espectrais. A optimização deste algoritmo mostrou resultados coerentes com os propostos na primeira implementação, em Linux, e foi criada uma interface de fácil utilização, bem como a adaptação do algoritmo para Windows, dada a anterior implementação em Linux. Este método poderá, no futuro, ser aplicado na procura de melhorar a qualidade de imagens hospitalares, com optimizações a nível da implementação na pós-aquisição de imagem e avaliação imediata das estructuras presentes nas imagens adquiridas nos exames

Computational methods for new clinical applications using imaging techniques

Esta tesis tiene por objetivo desarrollar diferentes métodos computacionales con aplicación clínica en varias enfermedades. De este modo, la investigación aquí presentada pretende aumentar el conocimiento sobre cómo el análisis y el estudio de los datos procedentes de técnicas de imagen pueden convertirse en un gran valor clínico para los profesionales de la medicina. Por lo tanto, dichos métodos pueden ser incorporados en la práctica clínica, lo que supone un beneficio para el paciente.Por un lado, la mejora de los diferentes dispositivos de imagen aumenta el abanico de posibilidades de análisis y presentación de los datos. Algunas técnicas de imagen arrojan directamente datos numéricos que tradicionalmente sólo se usaban para la monitorización de enfermedades. Sin embargo, dichos datos pueden ser empleados como biomarcadores tanto para el diagnóstico como para la predicción de enfermedades mediante la inteligencia artificial. Hoy en día, la inteligencia artificial se utiliza en muchos campos ya que todo lo que proporciona datos es abordable por estas nuevas tecnologías. Parece que no hay límite y se están desarrollando nuevas aplicaciones que hace sólo unas décadas parecían imposibles.Por otro lado, las técnicas de imagen nos permiten analizar diferentes partes del cuerpo humano en los respectivos pacientes y compararlas con controles sanos. Del mismo modo, con las imágenes se puede realizar el seguimiento de los tratamientos aplicados en dichos pacientes y, así, verificar su eficacia. Además, estas tecnologías, que proporcionan imágenes de alta resolución, son fáciles de usar, rentables y objetivas.Para resumir, esta tesis se ha centrado en desarrollar varias aplicaciones clínicas, basadas en los métodos numéricos descritos, que podrían ser una poderosa herramienta para aportar mayor información que ayude a los clínicos en la toma de decisiones.This thesis aims to develop different computational methods with clinical application in various diseases. In this way, the research presented here aims to increase knowledge on how the analysis and study of data from imaging techniques can be of great clinical value to medical professionals. Therefore, these methods can be incorporated into clinical practice, which is of benefit to the patient. On the one hand, the improvement of different imaging devices increases the range of possibilities for data analysis and presentation. Some imaging techniques directly yield numerical data that were traditionally only used for disease monitoring. However, these data can be used as biomarkers for both diagnosis and disease prediction using artificial intelligence. Today, artificial intelligence is used in many fields as everything that provides data can be addressed by these new technologies. There seems to be no limit and new applications are being developed that only a few decades ago seemed impossible. On the other hand, imaging techniques allow us to analyse different parts of the human body in the respective patients and compare them with healthy controls. In the same way, imaging can be used to monitor the treatments applied to these patients and, thus, verify their efficacy. Moreover, these technologies, which provide high-resolution images, are easy to use, cost-effective and objective. To summarise, this thesis has focused on developing several clinical applications, based on the described numerical methods, which could be a powerful tool to provide further information to help clinicians in decision making.<br /