Caracterização de patologias da pele por ultrassons

Abstract

A pele constitui a primeira barreira física que o corpo humano dispõe para proteção, sendo importante manter as suas características. Para a sua avaliação e diagnóstico, a técnica por ultrassons, nomeadamente a ecografia, apresenta-se como uma abordagem com utilização crescente devido ao seu carácter não invasivo, não ionizante e acessível (baixo custo), quando comparado com outras técnicas de imagiologia. O principal objetivo da presente dissertação consiste no desenvolvimento de três abordagens com vista à caracterização da pele, usando tecnologia por ultrassons. Para tal foram usadas imagens ecográficas de doentes assim como imagens obtidas a partir de fantomas criados no Laboratório de Tecnologia de Materiais Elétricos e Ultrassons, do Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores, da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra. Duas dessas abordagens permitem a caracterização completamente automática de imagens de forma global ou recorrendo a características texturais da imagem, eliminando possíveis ambiguidades resultantes do processo de interação com utilizadores. A metodologia desenvolvida inclui mais de 400 características texturais, 5 classificadores, seletores de características e um algoritmo de fusão de classificadores. A terceira abordagem permite a classificação de imagens de fantomas a partir do uso de apenas três parâmetros acústicos, revelando a possibilidade de desenvolvimento de técnicas de caracterização, recorrendo apenas a parâmetros acústicos, tornando a técnica ainda mais acessível. O trabalho desenvolvido mostrou que os ultrassons podem ser utilizados para distinguir pele com lesão de pele sem lesão. Utilizando características texturais das imagens é possível obter um valor F-score igual a 96,3% para imagens de pele. Mostrou-se ainda, que a utilização de apenas três parâmetros acústicos extraídos dos fantomas permite a sua classificação com um F-score igual a 89,1%. Palavras-Chave: Ultrassons, Fantomas, Parâmetros Acústicos, Processamento de Imagem Médica, Algoritmos de Classificação