Segmentação e estimação da composição histológica da massa tumoral em imagens de CT de neuroblastomas.

• Ano de defesa: 2001
• Autor(a) principal: Ayres, Fábio José
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Emission computed tomography; Image processing; Processamento de imagens; Tomografia computadorizada de emissão
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-09102024-112819/

Neuroblastoma é o tumor malaligno sólido extracranial mais comum em crianças; é a terceira malignidade mais comum da infância. Avanços em radiologia tornaram possível a detecção e o preciso estadiamento da doença. Entretanto, não existem atualmente métodos de imageamento que possam transcender a detecção e análise qualitativa, em direção ao estabelecimento quantitativo da composição histológica da massa tumoral primária em neuroblastomas. Tal análise quantitativa proveria informações importantes para radiologistas e médicos, que podem levar a melhores tratamentos e práticas de acompanhamento da doença, e mesmo a evitar cirurgias de revisão em alguns casos. O problema que investigamos neste trbalho é o aperfeiçoamento da análise da massa tumoral primária, em pacientes com neuroblastoma avançado, usando exames de tomografia computadorizada por raios-X (CT, computer tomography). Para atingir esta meta, propomos uma metodologia para estimar o conteúdo histológico da massa que compreende: uma técnica para segmentação semi-automática da massa tumoral primária em imagens de CT de neuroblastoma, e um método estatístico para estimar, a partir das imagens de CT segmentadas, a composição histológica do tumor primário. Os resultados do método serão posteriormente comparados com os resultados da análise histológica das correspondentes massas removidas cirurgicamente.