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Tipo do documento: Dissertação
Título: Reconhecimento da gravidade da radiografia de tórax de indivíduos com fibrose pulmonar idiopática
Título(s) alternativo(s): Recognition of the severity of Idiopathic Pulmonary Fibrosis in Chest X Ray images using Fuzzy Connectedness
Autor: Costa, Luana dos Santos 
Primeiro orientador: Lanzillotti, Regina Serrão
Primeiro membro da banca: Lopes, Agnaldo José
Segundo membro da banca: Costa, Rosa Maria Esteves Moreira da
Terceiro membro da banca: Melo, Felipe Rafael Ribeiro
Resumo: As doenças pulmonares têm incidência em grande parte da população mundial. A motivação pelo tema direciona-se ao avanço dos métodos de reconhecimento de padrão por segmentação de imagens dentro do contexto das doenças pulmonares, a menores custos. A criação do sistema CImages para segmentação de imagens sob a ótica da conectividade fuzzy vem auxiliar o acompanhamento da gravidade da Fibrose Pulmonar Idiopática (FPI), doença intersticial crônica fibrosante, por meio da análise das imagens radiográficas, com classificação Leve, Moderado e Grave para cada região pulmonar avaliada, minimizando o subjetivismo dos especialistas Radiologistas. A conectividade fuzzy é uma abordagem emergente no trato de imagens, uma vez que estas são de natureza nebulosa. A segmentação semiautomática demarca um contorno aproximado da área de interesse, objeto, que no contexto da imagem revela a força de conectividade entre pixels, delineando caminhos de conexão. Cria-se o índice de comprometimento da gravidade das radiografias como indicador quantitativo. O método de Bland-Altman valida a proposta fuzzy com representação gráfica do intervalo de confiança dos limites de concordância que permite o confronto entre as classificações do CImages e dos especialistas Radiologistas. Realiza-se a implementação do método fuzzy em 15 radiografias de tórax em Póstero Anterior (PA) por região pulmonar: superior direita, superior esquerda, média direita, média esquerda, inferior direita e inferior esquerda. A concordância entre o resultado advindo do CImages em confronto com a avaliação do especialista foi acitável na região superior direita para quatro indivíduos da faixa etária de 60 a 69 anos. De forma análoga também quatro pacientes para a região média esquerda com idade entre 70 a 79 anos e ainda, quatro, para a região superior direita, em idade entre 80 a 89 anos. Nas regiões, superior esquerda e média esquerda, três pacientes convergiram nesta concordância na faixa de 50 a 59 anos. O uso de novas opções de tratamento farmacológico para FPI impõe o acompanhamento de sua eficiência por meio da medição da Capacidade Vital Forçada (CVF) e da análise radiográfica, exame de baixo custo e menor nível de exposição a radioatividade quando comparado a uma tomografia. O CImages, propicia minimizar a subjetividade do especialista ao avaliar as radiografias contribuindo para validar a eficiência dos novos tratamentos e da progressão da FPI, a baixo custo. Compreende-se que a opção por analisar as radiografias utilizando duas tonalidades a saber, preto e branco, é motivação relevante para migrar à gradientes de tonalidades de cinza, embora, possa haver limites na disponibilidade de equipamentos com mais recursos de memória e de processador. Ressalta-se a importância do tema, pois induz a verificar a gravidade do FPI
Abstract: Pulmonary disease affects a significant portion of the world population. The motivation for the project was to achieve cost reduction in pulmonary disease diagnosis by applying recent advances in automatic pattern recognition based on image segmentation methodology. The CImages system for image segmentation, based on Fuzzy Connectedness, may be used as a tool in the follow up and gradation of Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF), a chronic interstitial scaring disease, by analyzing X-Ray images and categorizing the damage to different sections of the lung as Light, Moderate or Serious, thereby avoiding the subjective evaluation of a human Radiologist. Fuzzy Connectedness is an emerging approach in image processing suited to the imprecise nature of the task. Semiautomatic segmentation demarcates approximate boundaries of interest areas defining an object by using the strength of pixel interconnectivity and mapping connection relationships. An index for the quantification of the degree of impairment of the tissue image being analyzed is created. The Bland-Altman methodology was used in the validation of the fuzzy connectivity approach generating a graphic representation of confidence intervals and limits of agreement permitting the CImages evaluations to be compared to those of expert Radiologists. The methodology was applied to 15 Chest X-Ray from posterior-to-anterior (PA) of different lung regions: top right, top left, medium rigt, medium left, bottom right and bottom left. The agreement of the CImages results and that of the expert was acceptable for the evaluation of the top right region of four patients aged 60 to 69 and another four aged 80 to 89. In analogous fashion there was also acceptable agreement in the evaluation of medium-left regions of four other patients aged 70 to 79. For the top left and medium left regions there was good agreement for three patients aged 50 to 59. The use of new pharmacological treatments of IPF require efficacy monitoring by measuring Forced Vital Capacity and radiological analysis, low cost procedures and of lower radiation exposure compared to Tomography. The CImages software reduces subjectivity in X-Ray image interpretation by an expert radiologist, contributing to the validation of new treatments to halt IPF progression at lower cost. It is understood that the option of analyzing X-Ray images using two tonalities, namely black and white, motivates us to upgrade the technique to include different shades of gray, even though this option could be hampered by hardware limitations such as memory space and processing capacity. The gravity of IPF disease underlines the importance of the effort
Palavras-chave: Fuzzy Connectedness
Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Bland-Altman Agreement
Conectividade Fuzzy
Fibrose Pulmonar Idiopática
Concordância Bland-Altman
Processamento digital de imagens
Segmentação Fuzzy
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Citação: COSTA, Luana dos Santos. Reconhecimento da gravidade da radiografia de tórax de indivíduos com fibrose pulmonar idiopática. 2017. 68 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem matemático-estatístico-computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7716
Data de defesa: 16-Set-2017
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciências Computacionais

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