Identificação de hemorragias em tomografias computadorizadas do crânio usando processamento digital de imagens

Abstract

RESUMO: Acidentes vasculares no crânio são lesões causadas pelo rompimento ou obstrução de veias no cérebro ou em estruturas subjacentes. Eles afetam cerca de 12,2 milhões de pessoas e causam aproximadamente 6,5 milhões de mortes todos os anos. O tempo de atendimento é um fator decisivo no prognóstico positivo dos pacientes. Quanto mais cedo for identificada a lesão e iniciado o tratamento, maior será a probabilidade de sobrevivência e de recuperação total, sem sequelas. A precisão do diagnóstico varia muito entre radiologistas devido à dificuldade de interpretar achados sutis, à alta carga de trabalho, ao cansaço e ao estresse. Sistemas computacionais podem auxiliar médicos a tomarem decisões mais precisas e mais rápidas, o que pode se refletir em uma melhor recuperação dos pacientes. Portanto, neste trabalho, foi proposto e avaliado um sistema para identificação automática de hemorragias no crânio em tomografias computadorizadas usando processamento digital de imagens. Tal sistema pode ser usado para emitir alertas para radiologistas indicando que pacientes merecem atenção prioritária e no desenvolvimento de sistemas automáticos de triagem. O método proposto recebe como entrada uma tomografia do crânio que é composta por uma sequência de imagens tipicamente chamadas de fatias e verifica se existem possíveis lesões em cada uma delas. O diagnóstico do exame é construído a partir do resultado da análise das fatias. Se pelo menos uma delas apresentar evidências de hemorragias, o exame é classificado como contendo tal condição. A calibração dos parâmetros do sistema foi realizada usando a meta-heurística Differential Evolution. Para avaliar o sistema proposto, foi utilizada a base de dados CQ-500. As predições feitas usando o sistema foram comparadas com as anotações feitas por médicos radiologistas. A métrica de performance utilizada foi o f1-score. Resultados experimentais indicam que o sistema é capaz de identificar hemorragias com uma boa performance.

ABSTRACT: Cranial vascular accidents are injuries that affect the interior of the skull due to rupture or obstruction of veins in the brain or underlying structures. They affect about 12.2 million people and cause approximately 6.5 million deaths every year. The start of medical care is a decisive factor in the positive prognosis of patients. The sooner the lesion is identified and treatment started, the greater the probability of survival and full recovery, without sequelae. Diagnostic accuracy varies widely among radiologists due to the difficulty of interpreting subtle findings and time pressure due to high workload, fatigue and stress. The use of computer vision makes it possible to automate processes and help doctors to make better and faster decisions. Therefore, in this work, a system for automatic identification of cranial hemorrhages in computed tomography using digital image processing was proposed and evaluated. Such a system can be used to issue alerts to radiologists indicating which patients deserve priority attention and for the development of automated triage systems. With its use in hospitals and clinics, it would be possible to assist radiologists in the accurate and rapid identification of hemorrhages in early stages. The proposed method receives as input a tomography of the skull that is composed of a sequence of slices and checks if there are possible lesions in each one of them. The diagnosis of the exam is built from the result of the analysis of the slices. If at least one shows evidence of bleeding, the test is classified as having such a condition. To evaluate the proposed system, the CQ-500 database was used. The predictions made using the system were compared with the notes made by radiologists. The performance metric used was the f1-score. Experimental results indicate that the system is capable of identifying hemorrhages with good performance.