Projetos

Classificação e segmentação automática para gliomas de baixo grau em imagens de ressonância magnética 

*Paper publicado e apresentado no Socpar 2018

Neste projeto, propõe-se uma nova metodologia para enfrentar o problema da segmentação automática de gliomas de baixo grau. 

A possibilidade de conhecer os limites deste tipo de tumor é crucial para caracterizar eficazmente o neoplasma, permitindo, em certos casos, obter informações úteis sobre como tratar o paciente de forma eficaz. 

Usando um banco de dados de imagens de ressonância magnética, contendo várias ocorrências deste tipo de tumores, e através de processamento de imagens, o objetivo deste trabalho é isolar o tumor e assim facilitar a classificação da patologia.

A metodologia proposta conseguiu uma precisão de 87.5% para uma tarefa de classificação binária e uma precisão de 81.6% para a qualidade das regiões identificadas. Estes são resultados promissores que podem apontar a eficacia da abordagem. O baixo contraste das imagens, como resultado do processo de aquisição e a deteção de tumores muito pequenos ainda são desafios que trazem motivação para continuar a melhorar o projeto. 

Desenvolvimento de uma aplicação computacional para análise quantitativa em diagnóstico por imunohistoquimica

A imunohistoquímica é um método comum em diagnóstico clínico que permite a localização de proteínas e de outros biomarcadores de doença na amostra histológica. Na maior parte das vezes, os níveis do biomarcador são determinantes para avaliar o estado de saúde ou de doença. 

Neste momento, existem disponíveis diversos programas informáticos que permitem fazer uma avaliação estereológica semi-quantitativa de imagens histológicas marcadas por imunohistoquímica. Alguns deles, inclusivamente, são plataformas open source, como, por exemplo, o software ImageJ. Este software, para além de ser uma das plataformas mais utilizadas pelos histologistas e patologistas, ainda é caraterizado pela vantagem de possuir código fonte aberto o que permite que utilizadores avançados e programadores, contribuam para o desenvolvimento da plataforma.

Este projeto implementa uma aplicação, em linguagem Java, para o ImageJ que permite determinar a concentração de certos biomarcadores de doença, detetados por anticorpos, numa amostra histológica e agrupar essas concentrações por intervalos de valores.

Construção de um sensor de humidade através do ponto de orvalho

*Paper publicado e apresentado na CISPEE 2018

Implementação de um dispositivo simples e de baixo custo para deteção de humidade através de uma técnica não convencional recorrendo à equação psicrométrica.

O sistema é desenvolvido com base em dois sensores de temperatura, um sensor de pressão e um módulo peltier. 

Os resultados obtidos mostraram que a metodologia proposta pode fornecer resultados precisos e ser uma alternativa eficaz e de baixo custo para medidores comerciais de ponto de orvalho. Esta abordagem simples também introduz a vantagem de permitir o ajuste específico dos diferentes componentes do sistema.

Análise de Patologias neurodegenerativas por voz: Doença de Parkinson

São múltiplas as doenças neurodegenerativas que influenciam a fonética do indivíduo portador da patologia. A evolução da aquisição de dados de voz em ambientes controlados e a perceção da existência de alterações no espetro de doentes com patologia face a indivíduos normais tem vindo a ser cada vez mais utilizado como método não invasivo na deteção de doenças neurodegenerativas. 

Assim, neste projeto foi averiguado e estudado o modo de variação do espetro patológico face ao espetro normal na doença de Parkinson.

Com a realização deste projeto conclui-se que a nível estatístico nos dataset no software Pratt os parâmetros mais fora dos valores normais em pacientes com Parkinson são o Jitter (local absoluto) e o Shimmer (local em decibéis) e no Matlab os valores com melhor correlação na base de dados 1 são o Jitter (local absoluto) e o Shimmer (apq11). Valores como o shimmer (local) e shimmer (local em decibéis) apresentaram uma correlação baixa o que leva a aferir pouca utilidade no diagnóstico da doença de Parkinson. 

A nível de processamento de sinal verificou-se que é possível obter a frequência de pitch e realizar uma comparação entre sinal patológico e sinal não patológico. Apurou-se que o sinal patológico apresenta uma frequência de pitch superior e um desvio padrão também superior.

Análise de imagens médicas (com patologia)

O recurso a tecnologias de visualização e análise tridimensional de imagens médicas, para além da obtenção de dados quantitativos, ajudam o cirurgião no diagnóstico de patologias e permitem planear uma cirurgia com antecedência e detalhada. Quando a patologia corresponde a uma neoplasia, este tipo de estudos pertence à área da oncologia. 

No decurso deste trabalho foi utilizado o software InVesalius para identificar e classificar neoplasias em imagens de três bases de dados que continham imagens de Tomografia Computorizada ou Ressonância Magnética de pacientes portadores de Carcinoma retal, carcinoma da tiróide ou carcinoma da próstata. 

Medição de Parâmetros Vitais do Recém-Nascido Prematuro