Pesquisadores da Unicamp desenvolvem um método automatizado, baseado em machine learning, que pode auxiliar no tratamento de lesões no cérebro.
Doenças autoimunes como esclerose múltipla e lúpus formam lesões no cérebro, mais especificamente na sua substância branca. A análise dessas lesões atualmente é feita de forma manual, a partir de imagens de ressonância magnética. É um processo custoso, demorado e subjetivo.
Agora um método automatizado de análise pode auxiliar médicos e especialistas no tratamento de doenças neurológicas e psiquiátricas. A técnica foi desenvolvida pela pesquisadora Mariana Pinheiro Bento da Unicamp, com a colaboração de pesquisadores canadenses da University of Calgary.
Machine Learning
Isso é possível graças ao machine learning – campo da ciência da computação que constrói algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre dados, ou imagens como é o caso do estudo.
“Nós não programamos a máquina para analisar uma lesão. Nós programamos o computador para aprender a analisar uma lesão. Isso é feito a partir de várias informações e características sobre as lesões que médicos e especialistas nos passaram.” explica a pesquisadora Mariana Bento.
Foram avaliadas mais de 350 imagens de pacientes, combinando técnicas do processamento de imagens e de reconhecimento de padrão. “Baseado nas imagens de ressonância magnética, o computador tenta, a partir de um processo de aprendizado, extrair características importantes dessas imagens e apontar os tecidos anormais e sadios do cérebro.”
O machine learning está sendo amplamente usado em outras áreas além da medicina. O Netflix por exemplo, utiliza o aprendizado das máquinas para sugerir filmes e séries para os assinantes. E vai além – a série House of Cards foi criada a partir da análise de dados de navegação e preferências dos usuários.
Etapas do método
O processo de análise automática das lesões é dividido em 3 etapas:
DETECÇÃO
O método informa se o paciente tem ou não uma anomalia no cérebro.
SEGMENTAÇÃO
Depois de identificar a lesão, o método automatizado parte para a segmentação, identificando o local e o tamanho da lesão.
COMPARAÇÃO
Finalmente, uma análise longitudinal avalia como a lesão está se alterando ao longo do tempo, em formato, tamanho, textura, etc.
A pesquisa que resultou na descrição da metodologia contou com a colaboração de pesquisadores da área de reumatologia da Faculdade de Ciências Médicas (FCM) e do Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia (BRAINN).
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