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Como radiografias e tomografias podem ajudar a identificar a gravidade da Covid-19

Pesquisadores da PUCRS integram estudo que analisa imagens radiológicas de pulmões para auxílio ao diagnóstico de Covid-19

03/06/2020 - 18h27
Rede neural artificial convolucional que classifica as imagens de radiografias em pulmão / Imagem: Medicom

Figura 1: Rede neural artificial convolucional que classifica as imagens de radiografias em pulmão

Um grupo multidisciplinar da Universidade, em colaboração com pesquisadores da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), está desenvolvendo a análise de imagens radiológicas dos pulmões para o auxílio ao diagnóstico da Covid-19.   

Como o vírus ataca os pulmões e provoca pneumonia, imagens de pulmão como radiografia de tórax e tomografia computadorizada têm a possibilidade de auxiliar no diagnóstico e até no prognóstico da doença.  

Segundo a professora Ana Maria Marques da Silva, coordenadora do Laboratório de Computação em Imagens Médicas da PUCRS, o objetivo da pesquisa, já aprovada no Comitê de Ética da Universidade, é buscar as diferenças entre indivíduos positivos para a Covid-19 e outras doenças pulmonares infecciosas e inflamatórias, correlacionando-os com os desfechos dos pacientes que desenvolveram a Covid-19.   

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Figura 2: Resultados da segmentação do pulmão em radiografias de tórax, mostrando que a ferramenta separa os pulmões e identifica a região do coração, evitando que essa região seja considerada equivocadamente pelo computador na análise

“Em estágios mais avançados, as imagens podem indicar qual é a extensão ou avanço do comprometimento dos pulmões em diferentes momentos do tratamento. No entanto, nos estágios iniciais da doença, essas mudanças podem ser bastante sutis, pois ela pode avançar rapidamente ou não afetar os pulmões de maneira mais grave. Assim, pouco se sabe sobre como os exames de imagem podem prever a gravidade da doença (prognóstico). Nossa pesquisa tem por objetivo exatamente investigar como as características das imagens radiológicas extraídas computacionalmente, denominada assinatura radiômica, podem estar relacionadas com fatores de prognóstico e gravidade da doença”, explica.   

Ferramenta para qualificar diagnóstico e tratamentos  

Considerando que no início do inverno sempre há um aumento das doenças pulmonares, o que  leva um maior número de pessoas a buscar a realização de exames de imagem para verificar o comprometimento pulmonar, a pesquisadora prevê uma ampliação na base de imagens para a pesquisa, o que amplia também a confiabilidade dos resultados.  

A previsão é de que quando for concluída a primeira fase de estudos com as radiografias de pulmão, o grupo poderá fornecer uma ferramenta computacional que deve ajudar os médicos a identificarem imagens de pulmão com Covid-19. Na segunda fase, com as imagens de tomografia computadorizada, a análise pode ser melhorada e ampliada para indicar fases da doença.  

A professora Ana Maria ressalta que nenhuma ferramenta substituirá totalmente os testes para identificar a Covid-19, mas que, na medida que vão surgindo, elas poderão auxiliar a classificar os pacientes em função da maior probabilidade de agravamento e direcionar melhor os tratamentos.   

Resultados obtidos até o momento  

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Figura 3: Resultados da segmentação do pulmão em tomografias computadorizadas de tórax, mostrando que a ferramenta separa os pulmões esquerdo e direito em vermelho e verde para análise

Na Universidade Federal de Uberlândia (UFU) foi desenvolvida uma rede neural artificial (Figura 1) que diferencia as imagens de radiografia de indivíduos saudáveis e indivíduos com Covid-19. Segundo os pesquisadores, todo o treinamento da rede neural foi feito com centenas de imagens de raios X de pulmão que estão sendo disponibilizadas em bases de dados públicas criadas com radiografias enviadas de todo mundo.   

Na PUCRS estão sendo coletadas radiografias de pacientes diagnosticados com Covid-19 para avaliar o desempenho da rede neural artificial e aumentar a sua confiabilidade. Também na PUCRS foi implementada uma ferramenta de segmentação automática dos pulmões nas radiografias (Figura 2) e tomografias computadorizadas (Figura 3), que está em fase de validação.   

Além disso, o time de pesquisadores, que conta com físicos, engenheiros, cientistas da computação e médicos, está coletando também a maior quantidade possível de exames de radiografia e tomografia computadorizada de indivíduos diagnosticados e que estão em tratamento ou tiveram diferentes progressões da doença. De acordo com a líder do projeto na universidade gaúcha, saber como os pacientes evoluíram ao longo da doença permitirá investigar quais as características radiômicas das imagens que podem dar uma indicação sobre a evolução da doença.  

Na PUCRS, o projeto é liderado pela professora Ana Maria Marques da Silva, coordenadora do Laboratório de Computação em Imagens Médicas, com a participação dos professores Bruno Hochhegger e Rodrigo Coelho Barros, além de estudantes de graduação e pós-graduação. Na UFU a pesquisa é liderada pela professora Ana Cláudia Patrocínio, do Laboratório de Engenharia Biomédica, contando com uma equipe de estudantes de graduação e pós-graduação.