Artigo científico sobre segmentação de imagens de ultrassom intravascular (IVUS) é publicado em revista internacional

O trabalho de pesquisa intitulado “ Fully automated lumen and vessel contour segmentation in intravascular ultrasound datasets ” foi recentemente publicado no periódico internacional Medical Image Analysis (Grupo Elsevier) , revista especializada em artigos originais que contribuam para a ciência básica do processamento, análise e utilização de imagens médicas e biológicas. O artigo científico apresenta uma abordagem de aprendizado de máquina para extrair automaticamente os limites do lúmen e dos vasos de conjuntos de dados IVUS.

A abordagem proposta baseia-se na concatenação de uma rede neural profunda para fornecer uma segmentação preliminar, seguida por um regressor de processo gaussiano (GP) para construir o lúmen final e os contornos dos vasos. Uma rede neural convolucional multi-frame (MFCNN) explora informações de adjacência presentes em frames IVUS longitudinalmente vizinhos, enquanto o método de regressão GP filtra ruído de alta dimensão, fornecendo uma representação consistente dos contornos. No geral, 160 retiradas de IVUS (63 pacientes) do estudo IBIS-4 (Integrated Biomarkers and Imaging Study-4, Trial NCT00962416), foram usados no presente trabalho. O algoritmo MFCNN foi treinado com 100 pullbacks de IVUS (8.427 frames segmentados manualmente), foi validado com 30 pullbacks (2.583 frames segmentados manualmente) e foi testado de forma completamente cega com 30 pullbacks (2.425 frames segmentados manualmente).

Os resultados obtidos com o modelo desenvolvido neste trabalho nos mostram que a abordagem de aprendizado de máquina proposta oferece segmentações precisas em termos de métricas de imagem, métricas de contorno e variáveis clinicamente relevantes, possibilitando seu uso na rotina clínica, mitigando assim os custos envolvidos no processamento manual destas imagens.

O trabalho foi coordenado pelo professor e pesquisador do LNCC, Pablo Javier Blanco em colaboração com os membros do Laboratório de Modelagem em Hemodinâmica HeMoLab/LNCC. O artigo publicado está disponível em https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361841521003078

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