Aprendizado de máquina aplicado à Tomografia Computadorizada de baixa dose proporciona resultados superiores
Descobertas são forte argumento para aproveitar o poder da inteligência artificial na Tomografia Computadorizada
O aprendizado de máquina tem o potencial de avançar significativamente na geração de imagens médicas, particularmente na tomografia computadorizada (TC), reduzindo a exposição à radiação e melhorando a qualidade da imagem. As novas descobertas foram publicadas na revista científica Nature Machine Intelligence por engenheiros do Instituto Politécnico Rensselaer e radiologistas do Hospital Geral de Massachusetts e da Escola Médica de Harvard, nos Estados Unidos.
De acordo com a equipe de pesquisa, os resultados publicados no periódico são um forte argumento para aproveitar o poder da inteligência artificial para melhorar as tomografias com baixa dosagem. “A dose de radiação tem sido um problema significativo para pacientes submetidos a tomografias computadorizadas. Nossa técnica de aprendizado de máquina é superior, ou, no mínimo, comparável às técnicas iterativas usadas neste estudo para permitir uma TC de baixa dose de radiação ”, disse o Dr. Ge Wang, o Professor de Engenharia Biomédica da Rensselaer, e um dos autores da pesquisa. “É uma conclusão de alto nível que carrega uma mensagem poderosa. É hora do aprendizado de máquina decolar rapidamente e, com sorte, assumir o controle. ”
As técnicas de tomografia computadorizada de baixas doses têm tido um foco significativo nos últimos anos, em um esforço para aliviar as preocupações sobre a exposição do paciente à radiação de raios-X associada a exames de TC amplamente usados. No entanto, a diminuição da radiação pode diminuir a qualidade da imagem.
Para resolver isso, engenheiros em todo o mundo projetaram técnicas de reconstrução iterativa para ajudar a filtrar e remover interferências de imagens de TC. O problema, segundo o Dr. Wang, é que esses algoritmos às vezes removem informações úteis ou alteram falsamente a imagem.
A equipe decidiu enfrentar esse desafio persistente usando uma estrutura de aprendizado de máquina. Especificamente, eles desenvolveram uma rede neural profunda dedicada e compararam seus melhores resultados com o melhor que três scanners comerciais de TC poderiam produzir com técnicas de reconstrução iterativa. O trabalho foi realizado em colaboração com o Dr. Mannudeep Kalra, professor de radiologia do Hospital Geral de Massachusetts e Escola Médica de Harvard, que também foi um autor do artigo científico.
Os pesquisadores estavam procurando determinar como seria o desempenho de sua abordagem de aprendizagem profunda em comparação com os algoritmos iterativos representativos selecionados atualmente sendo usados clinicamente. Vários radiologistas avaliaram imagens de TC. Os algoritmos de aprendizagem profunda desenvolvidos pela equipe do Instituto Rensselaer tiveram desempenho tão bom quanto ou melhor do que as técnicas iterativas atuais na maioria dos casos, disse o Dr. Wang.
Os pesquisadores descobriram que seu método de aprendizagem profunda também é muito mais rápido e permite que os radiologistas ajustem as imagens de acordo com os requisitos clínicos, explicou o Dr. Mannudeep Kalra. Esses resultados positivos foram realizados sem acesso aos dados originais ou brutos de todos os scanners de TC.
O Dr. Wang disse que os resultados alcançados confirmam que o aprendizado de máquina profundo poderia ajudar a produzir imagens de TC mais seguras e precisas, ao mesmo tempo em que é mais rápido do que os algoritmos iterativos: “Estamos entusiasmados em mostrar à comunidade que os métodos de aprendizado de máquina são potencialmente melhores do que os métodos tradicionais”, conclui o especialista.
Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).
Acesse a notícia completa na página do Instituto Politécnico Rensselaer (em inglês).
Fonte: Tech4Health
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Gravidez: novo estudo aponta importância dos movimentos noturnos dos bebês
Estudo desmistifica alguns mitos sobre os movimentos dos bebês durante a gravidez
Estudo conduzido pela Universidade de Auckland, na Nova Zelândia, mostra que é normal no final da gravidez que os bebês sejam mais ativos à noite e na hora de dormir, e que os movimentos dos bebês tendem a ficar mais fortes mesmo a termo. O estudo também mostrou que – ao contrário do conselho dado a algumas mulheres – nem bebida gelada nem comida doce estimularão os bebês a se movimentar mais.
O estudo das próprias observações das mulheres grávidas, publicado na revista científica Plos One desmistifica alguns mitos sobre os movimentos dos bebês durante a gravidez e dá orientações necessárias e claras para as mulheres e os profissionais de saúde sobre o que é normal.
“Muitas vezes, as mulheres grávidas são aconselhadas a ficar de olho no padrão de movimento do bebê e a relatar qualquer diminuição nos movimentos”, diz Billie Bradford, doutoranda da Faculdade de Ciências Médicas e da Saúde da Universidade de Auckland e autora principal do estudo.
“Mas, embora haja uma ligação entre a diminuição dos movimentos e a natimortalidade, a maioria das mulheres que relatam uma queda na atividade vai ter um bebê saudável. O problema é que existem evidências limitadas sobre os padrões normais de movimento, e em todo o mundo as mulheres estão recebendo conselhos confusos. Nós pensamos que o resultado desse estudo traria uma informação útil, especialmente para as mães de primeira viagem que estão começando a saber o que é um padrão normal para elas. ”
A equipe de pesquisa entrevistou gestantes em seu terceiro trimestre (após 28 semanas de gestação) sobre a natureza e frequência dos movimentos de seus bebês, e analisou as respostas daquelas que deram à luz um bebê após 37 semanas (a termo). As mulheres eram de sete regiões da Nova Zelândia e etnicamente representativas daquele país.
As principais conclusões foram:
- A maioria (59%) das mulheres relatou sentir movimentos ficando mais fortes nas últimas duas semanas;
- Movimentos fortes foram sentidos pela maioria das mulheres à noite (73%) e à noite na hora de dormir (79%);
- As mulheres eram mais propensas a perceber movimentos moderados ou fortes quando sentadas em silêncio em comparação com outras atividades, como tomar uma bebida fria ou comer;
- Quase todas as mulheres relataram sentir o soluço de seus bebês.
“Provavelmente, a descoberta mais surpreendente foi a importância da influência do período do dia – apenas 3,7% das mulheres não sentiram movimentos fortes ou moderados à noite”, destacou Billie Bradford.
“As mulheres grávidas sempre relataram mais movimentos do bebê à noite. Isso geralmente é considerado devido à distração e ocupação durante o dia, mas essa pode não ser a história toda. Uma série de estudos com ultrassonografia e estudos com animais demonstraram que o feto tem um padrão circadiano que envolve movimentos aumentados à noite, e isso provavelmente reflete o desenvolvimento normal. Há uma crescente apreciação de como os padrões circadianos podem ser importantes para a saúde, e os pesquisadores estão investigando como o tempo das avaliações e terapias pode melhorar os resultados em muitas áreas da saúde”, continuou a pesquisadora.
A professora Dra. Lesley McCowan, autora sênior do estudo, afirmou: “Está claro que o padrão de movimento é mais consistente entre as mulheres grávidas do que o número de chutes – que varia muito entre as mulheres, de quatro a cem por hora”. A professora McCowan é chefe do Departamento de Obstetrícia e Ginecologia da Universidade de Auckland e foi recentemente reconhecida pela excelência de suas pesquisas sobre gravidez.
Uma mensagem para as mulheres grávidas, segundo as pesquisadoras: se o seu bebê costuma se mexer muito à noite, descanse (se puder). Se você tem receio que seu bebê esteja se movimentando com menos frequência, com menos intensidade ou que não se movimente à noite como normalmente faria, procure seu médico. “Pode ser uma hora anti-social para adultos, mas é uma hora importante para o feto (e para o recém-nascido), então a falta de movimento naquele momento justifica a procura por auxílio médico”, diz Billie Bradford.
“Como parteira, acho especialmente gratificante ver evidências que o conhecimento das mulheres grávidas sobre o bebê delas fornece informações valiosas sobre o bem-estar fetal”, conclui a pesquisadora.
A equipe está trabalhando agora no desenvolvimento de uma ferramenta para avaliar a qualidade dos movimentos fetais que inclui o padrão circadiano e investigar os padrões de movimento fetal em mulheres com IMC elevado.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade de Auckland (em inglês).
Fonte: Tech4Health
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Proteína pode indicar predisposição a doenças cardiovasculares
Estudo brasileiro sugere que pessoas com baixo nível da enzima PDIA1 no plasma sanguíneo podem ter maior propensão a trombose
Medir o nível de uma enzima denominada PDIA1 no plasma sanguíneo pode se tornar uma forma de diagnosticar a predisposição a doenças cardiovasculares até mesmo em pessoas saudáveis – que não apresentam fatores de risco como obesidade, diabetes, colesterol alto ou tabagismo. É o que sugere um estudo publicado na revista científica Redox Biology por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e do Instituto Butantan.
A investigação foi conduzida no âmbito do Centro de Pesquisa em Processos Redox em Biomedicina (Redoxoma), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e sediado no Instituto de Química da USP.
“Essa molécula integra uma família de proteínas conhecida como dissulfeto isomerase [PDI]. Nosso estudo mostrou que pessoas com baixo nível de PDIA1 no plasma têm um perfil de proteínas mais inflamatório, mais propenso a trombose. Por outro lado, indivíduos com plasma rico em PDIA1 têm mais proteínas do tipo que chamamos de housekeeping, relacionadas à adesão e à homeostase celular, ou seja, mais ligadas ao funcionamento normal do organismo”, explicou o Dr. Francisco Rafael Martins Laurindo, professor da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP) e coordenador dos estudos.
O trabalho foi realizado durante o doutorado de Percíllia Victória Santos de Oliveira com bolsa da FAPESP. O grupo analisou amostras de plasma sanguíneo de 35 voluntários saudáveis, sem histórico de doenças crônicas ou agudas. Nenhum era fumante nem usava drogas ou medicamentos de uso contínuo. O plasma foi coletado de 10 a 15 vezes, com intervalos variáveis, em um período de 10 a 15 meses. Na maior parte dos casos, os níveis de PDIA1 circulante mudavam muito pouco dentro de cada indivíduo. Em um conjunto de cinco voluntários, a PDIA1 foi medida três vezes em um período de nove horas. Também nesse caso a variação dos resultados foi baixa. “No entanto, as medidas indicaram que havia pacientes com valores bem elevados e outros com valores muito baixos de PDIA1, quase indetectáveis. Repetindo os testes na mesma pessoa ao longo do tempo, esses valores variavam muito pouco”, explicou o Dr. Francisco Laurindo, que é coordenador do Laboratório de Biologia Cardiovascular Translacional (LIM 64) no Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da FM-USP.
Os próximos passos da pesquisa incluem estudar os valores de PDIA1 em condições como doença coronária aguda e também outros membros da família das dissulfeto isomerase – são mais de 20 ao todo – a fim de comparar os resultados e confirmar ou não o potencial dessas proteínas como indicadores de propensão a doenças cardiovasculares.
Marcador de câncer
Em um outro artigo, publicado na revista científica Cell Death & Disease, o grupo do Dr. Francisco Laurindo mostrou como a mesma enzima PDIA1 atua na regulação da produção de espécies reativas de oxigênio, também conhecidas como radicais livres. Apesar de ter funções protetoras do organismo em níveis normais, em excesso essa produção é um dos fatores que levam à geração de tumores. O estudo é parte do doutorado de Tiphany Coralie de Bessa na FMUSP, com bolsa da FAPESP.
Acesse o artigo científico completo publicado na revista Redox Biology (em inglês).
Acesse o artigo científico completo publicado na revista Cell Death & Disease (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Agência FAPESP.
Fonte: Tech4Health
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