Processamento de imagens como metodologia auxiliar à análise de termogramas

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Schadeck, Cezar Augusto
• Orientador(a): Ulbricht, Leandra
• Banca de defesa: Passos, Adriano Gonçalves dos , Ulbricht, Leandra , Ripka, Wagner Luis
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Radiação infravermelha - Tecnologia; Processamento de imagens - Técnicas digitais; Mamas - Câncer - Diagnóstico; Glândula tireoide - Câncer - Diagnóstico; Tumores - Diagnóstico; Software - Desenvolvimento; Python (Linguagem de programação de computador); Simulação (Computadores); Infrared technology; Image processing - Digital techniques; Breast - Cancer - Diagnosis; Thyroid gland - Câncer - Diagnosis; Tumors - Diagnosis; Computer software - Development; Python (Computer program language); Computer simulation
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5273

Esta dissertação trata de um estudo sobre processamento de imagens com o intuito de automatizar o método de análise de termogramas de pacientes com suspeita diagnóstica de câncer. Atualmente, existem diversos exames por imagem que são utilizados para a triagem ou auxílio no diagnóstico complementar de tumores. No caso da mama, por exemplo, são realizados os exames de mamografia, ultrassonografia e, mais raramente, ressonância magnética. Para quadros da tireoide os exames de palpação, cintilografia e ultrassonografia são realizados. Também é adotado o exame por punção aspirativa com agulha fina para a realização da biópsia, que é considerada padrão ouro no diagnóstico de câncer. Em contraste, por se tratar de uma técnica não invasiva, a termografia tem sido amplamente estudada complementar no diagnóstico precoce de neoplasias. Os exames termográficos captam alterações de temperatura devido ao aumento da atividade metabólica na região comprometida. Contudo, a análise dos termogramas é em muitos casos é feita de forma visual, dependendo totalmente da percepção do examinador. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é desenvolver um programa interativo de segmentação semiautomática para ROI contida em um termograma. Como metodologia foi desenvolvida uma rotina de segmentação, em linguagem Python, a partir de um algoritmo baseado em crescimento de regiões, capaz de agrupar pixels semelhantes para uma região do termograma. Assim, a partir desse pixel, é possível verificar a homogeneidade ou semelhança dos seus pixels vizinhos para captar regiões com alteração de temperatura nos tecidos analisados. Como resultados, são apresentados a área segmentada de forma semiautomática comparada com um método manual de delimitação de imagens térmicas, o tempo operacional médio foi de 16 segundos para o método proposto, contra 40 segundos aproximados de análise manual. Através da ferramenta desenvolvida, a região segmentada pode ser comparada com uma região circunvizinha a fim de comprovar diferença térmica entre os tecidos sadio e não sadio (com tumor). O programa também apresenta uma planilha com dados térmicos exportada diretamente do programa, explicitando as faixas de temperatura delimitadas pela ferramenta, para facilitar posteriores análises ou para fornecer informação para o prontuário médico. Os testes foram realizados em 20 termogramas coletados de pacientes com neoplasia da mama e tireoide, seguindo o protocolo de coleta e tratamento de imagens térmicas, e todos apresentaram temperaturas mínimas e médias delimitadas pelo método proposto superiores às encontradas pelo método manual. As comparações entre as regiões delimitadas de todos os vinte termogramas também evidenciaram que as temperaturas na região nodular eram superiores às dos tecidos vizinhos não comprometidos.