O implante de stents em região vascular periférica tem sido apontado como uma solução para o tratamento endovascular, e tem sido largamente utilizado. No entanto, há estudos que apontam com certa frequência a ocorrência de problemas ligados a fraturas de stents, as quais devem ser diagnosticadas e convenientemente tratadas. Na região femoropoplítea, por exemplo, foi detectada a ocorrência de 32% de fraturas em um conjunto de 121 tratamentos, conforme aponta pesquisa realizada. O diagnóstico de tais fraturas é normalmente feito a partir de análise visual de imagens, as quais muitas vezes apresentam ruídos e deformidades decorrentes do método empregado para a sua captura, dificultando a correta visualização de sua estrutura e deformidades. A escassez de recursos e estudos que permitam a automatização deste processo motivaram a realização deste trabalho, em que são desenvolvidas técnicas que melhoram a visualização dos elementos de imagem de forma a facilitar o diagnóstico de observação e, quando possível, apontar regiões de possíveis fraturas. Para isto, a utilização de elementos computacionais clássicos e o desenvolvimento de técnicas adicionais inéditas contribuem para a análise de imagens, fornecendo um possível direcionamento como forma de auxílio ao diagnóstico médico. Os métodos desenvolvidos são aplicados a amostras de imagens, e os resultados obtidos são comparados àqueles do diagnóstico médico. Como resultado obteve-se, além da melhoria de visualização das imagens, um índice de concordância Kappa de 0,878 para a detecção de fraturas, o que confirma o método como satisfatório e de concordância bastante relevante.

The insert of stents in peripheral vascular region has been considered as a solution for endovascular treatment, and has been widely used. However, there are studies that show, with a certain frequency, the occurrence of problems related to stent fractures, which should be diagnosed and properly treated. In the femoropopliteal region, for example, it was detected 32% of fractures in a set of 121 treatments, as shown by survey. The diagnosis of such fractures is usually made from visual analysis of images, which often shows noise and deformation resulting from the method employed for capture, making difficulty to the correct visualization of its structure and deformities. The lack of resources and studies that allows to automate this process, motivated this work, in which techniques are developed that improve the display of the image elements in order to facilitate the diagnosis by observation and, when possible, pointing out areas of possible fractures. For this, the use of classical elements and the development of additional computational techniques contribute to innovate image analysis, providing a possible direction as a way to aid medical diagnosis. The developed methods are applied to images samples and the results are compared to those of medical diagnosis. As a result obtained, as well as the improved display of images, a Kappa concordance index of 0.878 for the detection of fractures confirms the method as satisfactory and a quite relevant agreement.