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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.5.2009.tde-18032010-110618
Documento
Autor
Nome completo
José Pedro de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Ortega, Neli Regina de Siqueira (Presidente)
Burattini, Marcelo Nascimento
Lima, Raul Gonzalez
Massad, Eduardo
Tanaka, Harki
Título em português
Desenvolvimento de uma metodologia para identificação de região cardíaca em imagens de tomografia de impedância elétrica de perfusão pulmonar por meio da transformada wavelet
Palavras-chave em português
Coração
Impedância elétrica
Perfusão
Pulmão
Sistema de apoio a decisões clínicas
Tomografia
Unidades de terapia intensiva
Resumo em português
A Tomografia de Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imageamento, ainda em desenvolvimento, por meio da qual são extraídas imagens correspondentes à distribuição da impedância elétrica de uma seção transversal de um objeto sob análise a partir de medidas elétricas realizadas em sua superfície. Apesar de seus benefícios e vantagens sobre outras técnicas de imageamento, suas imagens não oferecem uma boa resolução espacial. Em imagens TIE de tórax, um dos maiores desafios reside no tratamento da perfusão pulmonar, pois as perspectivas de uso clínico são inúmeras. Assim sendo, melhorar a localização de seus principais órgãos é um dos grandes objetivos. Com o intuito de melhorar a resolução anatômica foi desenvolvida uma metodologia para identificação de região cardíaca em imagens de tomografia de impedância elétrica de perfusão pulmonar por meio da transformada wavelet, utilizando imagens TIE de porcos. Inicialmente foi realizada uma série de estudos de diferentes abordagens com vistas a identificar aquelas características que pudessem indicar similaridades ou diferenças intrínsecas entre os pixels de diferentes regiões anatômicas. Com base nestes estudos, cinco métodos baseados na análise wavelet foram desenvolvidos. Um primeiro conjunto de experimentos, realizado em um único porco, foi utilizado no desenvolvimento e aperfeiçoamento dos métodos. Posteriormente, outros experimentos, envolvendo quatro porcos em diferentes condições fisiológicas, foram utilizados na avaliação de desempenho destes métodos. As imagens de perfusão wavelet foram comparadas com as imagens de perfusão obtidas pelo método de injeção de uma solução hipertônica, considerada como padrão de referência das imagens de perfusão. A metodologia wavelet proposta por este trabalho foi o método, dentre os cinco desenvolvidos, que obteve os melhores resultados. Ela foi capaz de identificar a região cardíaca de cinco porcos submetidos a diversas condições fisiológicas, demonstrando robustez e resultados muito satisfatórios, não apenas em termos quantitativos, com uma área média da curva ROC de 0,86, mas também na qualidade das imagens obtidas, onde os contornos delimitando a região cardíaca ficaram bem definidos e de formato circular, de acordo com o que se esperava. Portanto, o objetivo maior deste trabalho que era melhorar a resolução espacial de imagens TIE de perfusão pulmonar, foi atingido com excelentes resultados e vantagens adicionais, como por exemplo, a possibilidade de sua implementação em equipamentos TIE de monitoramento do tórax e desta forma colaborar no aperfeiçoamento de sistemas de apoio à decisão médica em ambientes críticos, como é o caso das Unidades de Terapia Intensiva (UTIs).
Título em inglês
Development of a methodology for identification of cardiac region in images of electrical impedance tomography of pulmonary perfusion by means of wavelet transform
Palavras-chave em inglês
Clinical decision support system
Electric impedance
Heart
Intensive care units
Lung
Perfusion
Tomography
Resumo em inglês
Electrical Impedance Tomography (EIT) is an imaging technique, still in development, which allows imaging of the distribution of conductivity in a cross section of an object under analysis from electrical measures made on its surface. Despite its benefits and advantages over other imaging techniques, its images still do not offer a good spatial resolution. One of the biggest challenges in EIT thorax images is the treatment of the lung perfusion because the perspectives for clinical use are numerous. Thus, there is a great interest in improving the localization of its main organs. In order to improve the anatomical resolution was developed a methodology for identification of cardiac region in images of electrical impedance tomography of pulmonary perfusion by means of wavelet transform, using EIT images of pigs. Some preliminary studies of different approaches were performed in order to identify those characteristics that would indicate intrinsic similarities or differences among the pixels of different anatomical regions. These studies propitiated the development of five methods based on wavelet transform. A first set of experiments, performed in a single pig, was used in developing and improving of the methods. Subsequently, other experiments, involving four pigs in different physiological conditions, were performed to evaluate the performance of these methods. The wavelet perfusional images were compared with the perfusional images obtained by the method of injection of a hypertonic solution, considered as the perfusional reference standard images. Amongst the five developed methods, the best of them was selected as the wavelet methodology proposed by this work. It was capable to identify the heart region of five pigs under different physiological conditions, demonstrating to robustness and very satisfactory results, not only in quantitative terms, with an average area of the ROC curve of 0.86, but also in the quality of the images, where the contours delimiting the cardiac region were well defined and of circular format, according to what was expected. Therefore, the main objective of this work, that was to improve the spatial resolution of EIT images of pulmonary perfusion, was reached with excellent results and additional benefits such as the possibility of its implementation in EIT equipments for monitoring thorax and thus collaborate in improving of medical decision support systems in critical environments, as for example the Intensive Care Units (ICUs).
 
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JosePedroOliveira.pdf (4.91 Mbytes)
Data de Publicação
2010-03-18
 
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