Método automatizado analisa lesões no cérebro

Técnica pode ser usada na caracterização, diagnóstico e tratamento de doenças neurológicas

O desenvolvimento de um método automatizado para analisar lesões na substância branca do cérebro pode auxiliar médicos e especialistas na caracterização, diagnóstico e tratamento de doenças de ordem neurológica e psiquiátrica. A técnica foi desenvolvida e descrita pela pesquisadora Mariana Pinheiro Bento como parte de sua tese de doutorado defendida junto à Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) da Unicamp.

O estudo avaliou mais de 350 imagens de pacientes. Houve a colaboração de pesquisadores canadenses da University of Calgary. Ainda não há interface disponível para utilização da metodologia. A pesquisa que resultou no método foi orientada e coorientada, respectivamente, pelos professores Letícia Rittner e Roberto de Alencar Lotufo, ambos da FEEC.

Lesões na substância branca do cérebro são observadas em pacientes com diferentes diagnósticos, sobretudo de doenças autoimunes, como esclerose múltipla, esclerose sistêmica e lúpus.  Mariana Bento explica que a análise de lesões cerebrais empregada atualmente é feita manualmente a partir de imagens de ressonância magnética. “Isso representa uma tarefa não trivial, custosa e subjetiva.”

Foto: Antonio Scarpinetti
A pesquisadora Mariana Pinheiro Bento, autora da tese: mais de 350 imagens avaliadas

A autora do estudo informa que há trabalhos relatando análises automatizadas, mas focados em apenas uma única doença. “As doenças que geram lesões na substância branca possuem característica distintas. Nos trabalhos de que temos conhecimento, a análise automatizada é focada em só um tipo de doença e, normalmente, faz uso de um conjunto pequeno de imagens. O nosso objetivo era ser mais generalista e robusto. Portanto, nosso método trabalha com lesões de pacientes de diferentes diagnósticos”, compara.

Aprendizagem de máquina

O método descrito faz uso da aprendizagem de máquina (machine learning), campo da ciência da computação que explora o estudo e construção de algoritmos que podem “aprender” e fazer previsões sobre dados, no caso, imagens.

“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.”

Ainda conforme Mariana Bento, foram combinadas 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.”

Como é feito
São três as etapas do processo de análise automática das lesões: detecção, segmentação e comparação. Primeiro, o método informa se o paciente tem ou não anomalia no cérebro, simplesmente respondendo a essa pergunta. A segunda etapa consiste em segmentar, ou seja, identificar o local da anomalia e o tamanho da lesão. Há ainda uma terceira etapa. Trata-se de uma análise longitudinal que avalia, ao longo do tempo, como a lesão está alterando: se muda de formato, tamanho, textura, etc.

A pesquisa que resultou na descrição da metodologia contou com a colaboração de pesquisadores a área de reumatologia da Faculdade de Ciências Médicas (FCM) e do Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia (BRAINN). Houve apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) e da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes).