Uma abordagem estatística para diagnóstico e classificação do fenômeno de Raynaud a partir de dados termográficos - Esmanhoto, Eduardo Farias (2019)
O Fenômeno de Raynaud (RP) apresenta-se sob duas formas, primária e secundária. O diagnóstico da condição é de suma importância, bem como a diferenciação entre suas duas formas. De forma clínica, essa diferenciação não é possível, e a termografia surge como uma ferramenta de diagnóstico complementar aos exames clínicos, sendo uma técnica de baixo custo, não invasiva e de fácil operacionalidade. Dessa forma, o objetivo desse estudo é verificar se há viabilidade no uso de imagens termográficas para auxiliar no diagnóstico de pacientes com RP através de análises estatísticas como a Análise de Componentes Principais (PCA) e a Geoestatística. A coleta de dados foi feita em 279 indivíduos, desses, 255 indivíduos não diagnosticados, sendo outros 11 indivíduos com diagnóstico do Fenômeno de Raynaud em sua forma primária (RP1) e 13 com a forma secundária (RP2). O ambiente de coleta foi mantido a temperatura de 23°C, sendo utilizada a câmera térmica (Fluke Ti400) para acompanhar o padrão de reaquecimento após um protocolo de estresse ao frio, isto é, sob imersão das mãos até o nível do carpo em recipiente com água a 10°C durante 60 segundos. As imagens foram registradas nos seguintes tempos: antes da imersão, imediatamente após t=0, e após isso a cada 5 minutos, até que se completassem 20 minutos pós-imersão t=5, t=10, t=15 e t=20). Para as análises descritivas e exploratórias, compostas pela análise ANOVA e teste de Tukey, foram selecionados 36 indivíduos, sendo 11 previamente classificadas com o Fenômeno de Raynaud primário (RP1), 13 classificadas com o fenômeno secundário (RP2), além de 12 sadios (S-grupo controle). Foi encontrado que não há diferença significativa entre as médias e variâncias das temperaturas. No entanto, quando consideradas as diferenças entre as temperaturas das duas mãos de cada indivíduo, há diferença significativa na variabilidade do grupo RP2 para os demais. Uma análise de variância (ANOVA) com teste de Tukey revelou que os grupos RP1 e RP2 têm comportamentos bastante parecidos, porém com RP1 apresentando atingindo equilíbrio de forma mais veloz que RP2, e ambos diferindo consideravelmente dos casos sadios. Feita também a Análise de Componentes Principais para redução da dimensionalidade dos dados, considerando-se os 279 indivíduos, mostrou-se ineficaz para a distinção dos grupos, e revelou que essa classificação envolve uma espaço-temporalidade a ser levada em conta. Por fim, foram feitas análises geoestatísticas nos 36 indivíduos selecionados. Foram encontrados modelos matemáticos que melhor representem cada indivíduo em cada tempo, e foram geradas krigagens de cada imagem para uma validação visual do modelo encontrado. Os modelos se ajustaram fielmente aos dados e forneceram boas representações, sendo os modelos mais frequentes: Bessel, Exponencial e Gaussiano.