LCD-OpenPACS: sistema integrado de telerradiologia com auxílio ao diagnóstico de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada

Lung cancer is one of the most common types of cancer and has the highest mortality rate. Patient survival is highly correlated with early detection. Computed Tomography technology services the early detection of lung cancer tremendously by offering aminimally invasive medical diagnostic tool. However, the large amount of data per examination makes the interpretation difficult. This leads to omission of nodules by human radiologist. This thesis presents a development of a computer-aided diagnosis system (CADe) tool for the detection of lung nodules in Computed Tomography study. The system, called LCD-OpenPACS (Lung Cancer Detection - OpenPACS) should be integrated into the OpenPACS system and have all the requirements for use in the workflow of health facilities belonging to the SUS (Brazilian health system). The LCD-OpenPACS made use of image processing techniques (Region Growing and Watershed), feature extraction (Histogram of Gradient Oriented), dimensionality reduction (Principal Component Analysis) and classifier (Support Vector Machine). System was tested on 220 cases, totaling 296 pulmonary nodules, with sensitivity of 94.4% and 7.04 false positives per case. The total time for processing was approximately 10 minutes per case. The system has detected pulmonary nodules (solitary, juxtavascular, ground-glass opacity and juxtapleural) between 3 mm and 30 mm.

Melanoma maligno cutâneo: sistema de pontos (scoring system) para auxílio no diagnóstico histopatológico

INTRODUÇÃO: O diagnóstico histopatológico de algumas lesões melanocíticas pode ser muito difícil, mesmo para especialistas, mas há casos em que a dificuldade surge pela inadequada e subjetiva aplicação dos critérios diagnósticos. OBJETIVO: O objetivo deste estudo é desenvolver um método de aplicação sistemática desses critérios, atribuindo valores para os mais importantes. MATERIAL E MÉTODOS: Selecionaram-se os critérios mais relevantes para o diagnóstico de melanoma, atribuindo valores de 1 a 5 de acordo com sua importância. Foram escolhidos 101 casos de melanomas de tipo extensivo-superficial com menos de 2mm de espessura para análise comparativa com 33 lesões melanocíticas benignas (13 nevos de Spitz, seis de Reed, seis displásicos, três congênitos, três adquiridos, um combinado e um recorrente). RESULTADOS: A soma dos valores dados aos critérios (score) apresentou diferença significativa entre lesões malignas e benignas, mostrando que esse método pode ser útil ao patologista cirúrgico generalista em sua rotina diária. CONCLUSÃO: A aplicação objetiva e sistemática dos critérios histopatológicos pelo sistema de pontos (scoring system) pode ajudar o diagnóstico diferencial entre maligno e benigno em muitas lesões, porém não tendo o efeito desejado nas lesões melanocíticas de comportamento biológico indeterminado.

Um sistema inteligente de teleoftalmologia para o auxílio no diagnóstico de catarata

The increasing in world population, with higher proportion of elderly, leads to an increase in the number of individuals with vision loss and cataracts are one of the leading causes of blindness worldwide. Cataract is an eye disease that is the partial or total opacity of the crystalline lens (natural lens of the eye) or its capsule. It can be triggered by several factors such as trauma, age, diabetes mellitus, and medications, among others. It is known that the attendance by ophthalmologists in rural and poor areas in Brazil is less than needed and many patients with treatable diseases such as cataracts are undiagnosed and therefore untreated. In this context, this project presents the development of OPTICA, a system of teleophthalmology using smartphones for ophthalmic emergencies detection, providing a diagnostic aid for cataract using specialists systems and image processing techniques. The images are captured by a cellphone camera and along with a questionnaire filled with patient information are transmitted securely via the platform Mobile SANA to a online server that has an intelligent system available to assist in the diagnosis of cataract and provides ophthalmologists who analyze the information and write back the patient’s report. Thus, the OPTICA provides eye care to the poorest and least favored population, improving the screening of critically ill patients and increasing access to diagnosis and treatment.

Classificação de nódulos pulmonares em imagens tomográficas utilizando redes neurais artificiais em cascata

Lung cancer is the most common of malignant tumors, with 1.59 million new cases worldwide in 2012. Early detection is the main factor to determine the survival of patients affected by this disease. Furthermore, the correct classification is important to define the most appropriate therapeutic approach as well as suggest the prognosis and the clinical disease evolution. Among the exams used to detect lung cancer, computed tomography have been the most indicated. However, CT images are naturally complex and even experts medical are subject to fault detection or classification. In order to assist the detection of malignant tumors, computer-aided diagnosis systems have been developed to aid reduce the amount of false positives biopsies. In this work it was developed an automatic classification system of pulmonary nodules on CT images by using Artificial Neural Networks. Morphological, texture and intensity attributes were extracted from lung nodules cut tomographic images using elliptical regions of interest that they were subsequently segmented by Otsu method. These features were selected through statistical tests that compare populations (T test of Student and U test of Mann-Whitney); from which it originated a ranking. The features after selected, were inserted in Artificial Neural Networks (backpropagation) to compose two types of classification; one to classify nodules in malignant and benign (network 1); and another to classify two types of malignancies (network 2); featuring a cascade classifier. The best networks were associated and its performance was measured by the area under the ROC curve, where the network 1 and network 2 achieved performance equal to 0.901 and 0.892 respectively.

Processamento e Análise de Imagens Adquiridas através de Cápsula Endoscópica para o Auxílio ao Diagnóstico Clínico

O carcinoma foi a principal causa de morte para cerca de 8,2 milhões de habitantes no ano de 2012 a nível mundial. Deste valor, estima-se que o carcinoma colo retal foi responsável por 694.000 mortes nesse mesmo ano. O tratamento eficaz deste carcinoma carece de uma deteção precoce de determinadas patologias associadas, nomeadamente, à presença de hemorragia ou pólipo na mucosa intestinal. Essa deteção precoce passa pela realização frequente de determinados exames clínicos invasivos, como a endoscopia e a colonoscopia, que poderão ser demasiado invasivos para o Homem para serem realizados regularmente. Assim surgiu a capsula endoscópica (CE) como método de diagnóstico pouco invasivo, confortável, seguro e com a funcionalidade de permitir a visualização de todo o trato gastrointestinal (TGI), uma vez que, com os métodos tradicionais de diagnóstico (endoscopia e colonoscopia) isso não acontece. Técnicas computacionais de processamento e análise de imagem automáticas, tais como filtros de suavização, remoção de ruído, deteção de contorno ou segmentação de zonas de interesse, podem ser utilizadas para facilitar a deteção destas patologias e homogeneizar a resposta entre diferentes clínicos, uma vez que, por cada exame de endoscopia por capsula são recolhidas cerca de 57 600 imagens. As imagens recolhidas a partir da CE passam por uma série de passos de processamento de imagem a m de clarificar a existência ou ausência de patologias no interior do TGI. Essa classificação pretende simplificar e auxiliar o clínico no diagnóstico precoce relativamente às patologias em causa, assim como reduzir o seu cansaço, aumentar a sua performance e aumentar a sua eficiência na análise de dados. Neste contexto e em parceria com a empresa INOVA+, esta tese está integrada no projeto PhotonicPill cofinanciado pelo QREN (Quadro de Referência Estratégico Nacional). Este projeto visa desenvolver um conjunto de módulos baseados em fotónica para incorporar numa CE, a m de possibilitar um diagnóstico mais preciso e atempado de diversas patologias, nomeadamente a presença de pólipos e hemorragias, assim como a possibilidade de terapêutica em locais do trato gastrointestinal de difícil acesso, como é o caso do intestino delgado. Um dos módulos baseados em fotónica assenta na tecnologia narrow band imaging (NBI). A contribuição desta tese no projeto prendeu-se no desenvolvimento de 3 métodos de deteção automática. O primeiro direcionado para a deteção de hemorragia, baseou-se na identificação dos valores mínimos e máximos dos canais de R,G,B para criar um valor de threshold duplo. De seguida, complementa-se o método através de operações morfológicas e operações locais. O segundo método de deteção automática é direcionado para a deteção de pólipo e baseou-se na aplicação da transformada de watershed juntamente com o cálculo de medidas associadas à forma típica de um pólipo. Por último, desenvolveu-se um método de deteção de vascularização na mucosa intestinal recorrendo essencialmente à deteção de valores máximos para cada canal do modelo RGB, definindo um valor de threshold máximo para cada um dos três canais. Uma vez testados os algoritmos e obtendo uma percentagem de especificidade e sensibilidade média superior a 70% em todos os métodos, desenvolveu-se um protótipo de uma interface gráfica para este sistema de apoio à decisão clínica que engloba os três parâmetros em análise: deteção de hemorragia, deteção de pólipo e deteção de vascularização. Esta interface fará toda a gestão do processo, ou seja, fara de forma automática a deteção e classificação das patologias a detetar, lançando uma mensagem de alerta ao clínico a informar se o paciente é ou não portador de alguma das anomalias em análise.

Método Fuzzy para auxílio ao diagnóstico de câncer de mama em ambiente inteligente de telediagnóstico colaborativo para apoio à tomada de decisão

Breast cancer, despite being one of the leading causes of death among women worldwide is a disease that can be cured if diagnosed early. One of the main techniques used in the detection of breast cancer is the Fine Needle Aspirate FNA (aspiration puncture by thin needle) which, depending on the clinical case, requires the analysis of several medical specialists for the diagnosis development. However, such diagnosis and second opinions have been hampered by geographical dispersion of physicians and/or the difficulty in reconciling time to undertake work together. Within this reality, this PhD thesis uses computational intelligence in medical decision-making support for remote diagnosis. For that purpose, it presents a fuzzy method to assist the diagnosis of breast cancer, able to process and sort data extracted from breast tissue obtained by FNA. This method is integrated into a virtual environment for collaborative remote diagnosis, whose model was developed providing for the incorporation of prerequisite Modules for Pre Diagnosis to support medical decision. On the fuzzy Method Development, the process of knowledge acquisition was carried out by extraction and analysis of numerical data in gold standard data base and by interviews and discussions with medical experts. The method has been tested and validated with real cases and, according to the sensitivity and specificity achieved (correct diagnosis of tumors, malignant and benign respectively), the results obtained were satisfactory, considering the opinions of doctors and the quality standards for diagnosis of breast cancer and comparing them with other studies involving breast cancer diagnosis by FNA.

Utilização da ultrassonografia transcuneal como auxílio no diagnóstico da síndrome do navicular em eqüinos

The equine locomotors system alterations are very frequent and corresponds a large portion of cases in equine medicine. The most equine veterinarian’s challenge is to do a precise diagnosis of lameness cause to perform a specific and proper treatment as early as possible. The navicular syndrome is considered responsible for one third of lameness causes and, although much studied, its etiology is still not fully understood. The most varied methods of diagnosis, such as x-ray, magnetic resonance, bursography, scintigraphy, computed tomography and ultrasound, have been used to assess podotrochlear apparatus situation in order to diagnose this syndrome. Among them transcuneal ultrasound can be used to observe some important structures such as the flexor surface of distal sesamoid bone, distal deep digital flexor tendon, distal sesamoid ligament entheses odd and the distal phalanx. The aim of this present paper is provide a brief review on the use and the technique of ultrasonography on third phalanx transcuneal region evaluation and its interpretation on navicular syndrome diagnosis in horses

Sistema de ayuda al diagnóstico clínico: clasificación de diagnósticos clínicos

El trabajo realizado en este proyecto se enmarca dentro del área de Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado al ámbito de la medicina. Para este fin se han utilizado técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un modelo capaz de automatizar la clasificación de textos clínicos según el estándar ICD-9- CM (codificación estándar utilizada por la red hospitalaria europea). Aunque existe una herramienta web (https://eciemaps.mspsi.es/ecieMaps/ browser/index_9_mc.html), que facilita la clasificación, este trabajo, hoy en día es realizado manualmente. Básicamente se trata de un diccionario online, de los términos del estándar. Basándonos en trabajos previos relacionados, se ha obtenido un baseline a partir del cual se ha construido el proyecto. En primer lugar, como en cualquier trabajo relacionado con los Sistemas de Apoyo a la Decisión (DSS) se ha estructurado el trabajo en dos módulos principales, el preproceso y la clasificación. En el módulo dedicado al preproceso, se tratan los datos para hacerlos comprensibles a los algoritmos de clasificación. En este primer módulo también se realiza una fase de adición de atributos que aporten información útil a la hora de la clasificación y una posterior selección de los mismos, por si alguno fuera redundante o irrelevante. En el segundo módulo dedicado a la clasificación, seleccionamos aquellos algoritmos que consideramos mejores, basándonos para ello, en otros trabajos previos que abordan un problema similar. Una vez seleccionados los algoritmos, se procede a realizar barridos de parámetros que optimicen su rendimiento. Finalmente, se ha realizado la experimentación con distintas técnicas de preprocesamiento de los datos y con los distintos algoritmos de clasificación automática. Esta última de experimentación tiene como objetivo, encontrar la combinación de métodos que optimice el rendimiento de ambos módulos, y por tanto de todo el sistema.

Sistema de detecção e diagnóstico de falhas em geradores de indução duplamente alimentados

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Proceso de consultoría de desarrollo organizacional en un sistema educativo etapa de diagnóstico

Tesis (Maestría en Psicología Laboral) U.A.N.L.

O escarro induzido no diagnóstico das doenças pulmonares em pacientes positivos ao vírus da imunodeficiência humana

A indução de escarro é uma técnica utilizada amplamente para monitorar a inflamação de vias aéreas, porém sua importância como ferramenta diagnóstica de doenças pulmonares em pacientes imunocomprometidos ainda necessita de melhor definição. Com o objetivo de determinar o seu rendimento no diagnóstico das doenças pulmonares em pacientes positivos ao HIV, no período de janeiro de 2001 a setembro de 2002, foram avaliados todos os pacientes com idade superior a 14 anos, infectados com o vírus da imunodeficiência humana, admitidos no Hospital Nereu Ramos (Florianópolis – Santa Catarina – Brasil). Foram incluídos no estudo aqueles indivíduos que apresentavam manifestações clínicas do aparelho respiratório há pelo menos 7 dias, associadas, ou não, a sinais radiológicos de doença pulmonar. Também foram incluídos indivíduos assintomáticos do ponto de vista respiratório, mas que apresentavam alterações no radiograma de tórax. Todos os pacientes foram submetidos à avaliação clínica, radiológica e laboratorial e realizaram a indução de escarro, seguida pela broncofibroscopia, lavado broncoalveolar e biópsia pulmonar transbrônquica. As amostras obtidas foram processadas para bacterioscopia pelo método de Gram e Ziehl-Neelsen, cultura quantitativa para bactérias, exame micológico direto, cultura para micobactérias e fungos, pesquisa de citomegalovírus e Pneumocystis jiroveci, bem como celularidade total e diferencial. De um total de 547 pacientes, 54 com idade média de 35,7 anos foram incluídos no estudo. Destes, 79,6% pertencentes ao sexo masculino e 85,2% caucasianos. A contagem média de linfócitos TCD4+ foi de 124,8/mm3. O padrão radiológico mais comum foi o intersticial (44,4%). A pesquisa de agente etiológico resultou negativa em 7 pacientes, sendo que nos 47 casos restantes foram isolados 60 agentes. Dentre os agentes isolados, 46,7% foram P. jiroveci; 33,5% bactérias piogênicas e 16,7% M. tuberculosis. O escarro induzido apresentou sensibilidade de 57,5%, especificidade de 42,9%, valor preditivo positivo de 87,1%, valor preditivo negativo de 13,0% e acurácia de 55,6%. Estes resultados sugerem que, nesta população, a análise do escarro induzido é um procedimento simples, seguro e com bom rendimento diagnóstico.

Sistema para detecção e diagnóstico de falhas em motores elétricos de indução utilizando lógica fuzzy

Induction motors are one of the most important equipment of modern industry. However, in many situations, are subject to inadequate conditions as high temperatures and pressures, load variations and constant vibrations, for example. Such conditions, leaving them more susceptible to failures, either external or internal in nature, unwanted in the industrial process. In this context, predictive maintenance plays an important role, where the detection and diagnosis of faults in a timely manner enables the increase of time of the engine and the possibiity of reducing costs, caused mainly by stopping the production and corrective maintenance the motor itself. In this juncture, this work proposes the design of a system that is able to detect and diagnose faults in induction motors, from the collection of electrical line voltage and current, and also the measurement of engine speed. This information will use as input to a fuzzy inference system based on rules that find and classify a failure from the variation of thess quantities

Desenvolvimento de um sistema inteligente para o diagnóstico e prognóstico de falhas em sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS