A Tomografia de Impedância Elétrica (TIE) é um método de imagem que está sendo desenvolvido para uso em medicina, especialmente na terapia intensiva. Visando uma melhoria da resolução anatômica das imagens de TIE, foi desenvolvido um modelo fuzzy que leva em consideração a alta resolução temporal e as informações funcionais, contidas nos sinais de perfusão pulmonar e ventilação pulmonar. Foram elaborados três modelos fuzzy: modelagem fuzzy do mapa cardíaco, do mapa de ventilação pulmonar e do mapa de perfusão pulmonar. Um mapa comparativo de ventilação e perfusão foi gerado através de uma segmentação das imagens, segundo notas de corte sobre os valores dos pixels. As imagens de perfusão fuzzy foram comparadas com as imagens de perfusão obtidas pelo método de injeção de uma solução hipertônica, considerada como padrão-ouro das imagens de perfusão. O desempenho do modelo foi avaliado através da análise das imagens de TIE obtidas em experimentos animais com treze porcos. Os animais foram submetidos a diferentes condições fisiológicas através de lesão pulmonar, recrutamento pulmonar e intubação seletiva. O modelo global foi capaz de identificar a região cardíaca e pulmonar em todos os porcos, independentemente das condições fisiológicas a que foram submetidos. Os resultados foram bastante expressivos tanto em termos qualitativos (a imagem obtida pelo modelo foi bastante similar a da tomografia computadorizada) quanto em termos quantitativos (a área média da curva ROC foi de 0,84). Os resultados do estudo poderão servir de base para o desenvolvimento de ferramentas clínicas, baseadas em TIE, para diagnósticos de algumas patologias e situações críticas, tais como distúrbio entre ventilação e perfusão, pneumotórax e tromboembolismo pulmonar.

Electrical Impedance Tomography (EIT) is an image method that has been developed for use in medicine, specially in critical care medicine. Aiming at improving the anatomical resolution of EIT images a fuzzy model was developed based on EIT high temporal resolution and the functional information contained in the pulmonary perfusion and ventilation signals. Fuzzy models were elaborated for heart map modeling, ventilation and perfusion map modeling. Image segmentation was performed using a threshold method and a ventilation/perfusion map was generated. Fuzzy EIT perfusion map was compared with the hypertonic saline injection method, considered as the gold-standard for EIT perfusion image. The model performance was evaluated through analysis of EIT images obtained from animal experiment with thirteen pigs. The animals were submitted to different physiological conditions, such as ventilation induced lung injury, selective intubations and lung recruitment maneuver. The global model was able to identify both the cardiac and pulmonary regions in all animals. The results were expressive for both qualitative (the image obtained by the model was very similar to that of the CT-scan) and quantitative (the ROC curve area average was 0.84) analysis. These achievements could serve as the base to develop EIT diagnosis system for some critical diseases, such as ventilation to perfusion mismatch, pneumothorax and pulmonary thromboembolism.