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Processamento e Análise de Imagens Adquiridas através de Cápsula Endoscópica para o Auxílio ao Diagnóstico Clínico

dc.contributor.advisorFaria, Luiz Felipe Rocha de
dc.contributor.advisorSantos, Carla
dc.contributor.authorDiogo, Daniela Alexandra dos Santos
dc.date.accessioned2016-04-12T09:51:48Z
dc.date.available2016-04-12T09:51:48Z
dc.date.issued2015
dc.date.submitted2015
dc.description.abstractO carcinoma foi a principal causa de morte para cerca de 8,2 milhões de habitantes no ano de 2012 a nível mundial. Deste valor, estima-se que o carcinoma colo retal foi responsável por 694.000 mortes nesse mesmo ano. O tratamento eficaz deste carcinoma carece de uma deteção precoce de determinadas patologias associadas, nomeadamente, à presença de hemorragia ou pólipo na mucosa intestinal. Essa deteção precoce passa pela realização frequente de determinados exames clínicos invasivos, como a endoscopia e a colonoscopia, que poderão ser demasiado invasivos para o Homem para serem realizados regularmente. Assim surgiu a capsula endoscópica (CE) como método de diagnóstico pouco invasivo, confortável, seguro e com a funcionalidade de permitir a visualização de todo o trato gastrointestinal (TGI), uma vez que, com os métodos tradicionais de diagnóstico (endoscopia e colonoscopia) isso não acontece. Técnicas computacionais de processamento e análise de imagem automáticas, tais como filtros de suavização, remoção de ruído, deteção de contorno ou segmentação de zonas de interesse, podem ser utilizadas para facilitar a deteção destas patologias e homogeneizar a resposta entre diferentes clínicos, uma vez que, por cada exame de endoscopia por capsula são recolhidas cerca de 57 600 imagens. As imagens recolhidas a partir da CE passam por uma série de passos de processamento de imagem a m de clarificar a existência ou ausência de patologias no interior do TGI. Essa classificação pretende simplificar e auxiliar o clínico no diagnóstico precoce relativamente às patologias em causa, assim como reduzir o seu cansaço, aumentar a sua performance e aumentar a sua eficiência na análise de dados. Neste contexto e em parceria com a empresa INOVA+, esta tese está integrada no projeto PhotonicPill cofinanciado pelo QREN (Quadro de Referência Estratégico Nacional). Este projeto visa desenvolver um conjunto de módulos baseados em fotónica para incorporar numa CE, a m de possibilitar um diagnóstico mais preciso e atempado de diversas patologias, nomeadamente a presença de pólipos e hemorragias, assim como a possibilidade de terapêutica em locais do trato gastrointestinal de difícil acesso, como é o caso do intestino delgado. Um dos módulos baseados em fotónica assenta na tecnologia narrow band imaging (NBI). A contribuição desta tese no projeto prendeu-se no desenvolvimento de 3 métodos de deteção automática. O primeiro direcionado para a deteção de hemorragia, baseou-se na identificação dos valores mínimos e máximos dos canais de R,G,B para criar um valor de threshold duplo. De seguida, complementa-se o método através de operações morfológicas e operações locais. O segundo método de deteção automática é direcionado para a deteção de pólipo e baseou-se na aplicação da transformada de watershed juntamente com o cálculo de medidas associadas à forma típica de um pólipo. Por último, desenvolveu-se um método de deteção de vascularização na mucosa intestinal recorrendo essencialmente à deteção de valores máximos para cada canal do modelo RGB, definindo um valor de threshold máximo para cada um dos três canais. Uma vez testados os algoritmos e obtendo uma percentagem de especificidade e sensibilidade média superior a 70% em todos os métodos, desenvolveu-se um protótipo de uma interface gráfica para este sistema de apoio à decisão clínica que engloba os três parâmetros em análise: deteção de hemorragia, deteção de pólipo e deteção de vascularização. Esta interface fará toda a gestão do processo, ou seja, fara de forma automática a deteção e classificação das patologias a detetar, lançando uma mensagem de alerta ao clínico a informar se o paciente é ou não portador de alguma das anomalias em análise.pt_PT
dc.identifier.tid201754258
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.22/8033
dc.language.isoporpt_PT
dc.subjectCarcinoma Colorretalpt_PT
dc.subjectCápsula Endoscópicapt_PT
dc.subjectDiagnóstico Precocept_PT
dc.subjectDeteção Automáticapt_PT
dc.subjectHemorragiapt_PT
dc.subjectPólipopt_PT
dc.subjectNarrow Band Imagingpt_PT
dc.titleProcessamento e Análise de Imagens Adquiridas através de Cápsula Endoscópica para o Auxílio ao Diagnóstico Clínicopt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Engenharia de Computação e Instrumentação Médicapt_PT

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