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Dissertação

Segmentation of white matter lesions from multimodal MRI in small vessel disease EVALUATED

Detalhes: A Doença dos Pequenos Vasos (SVD) do cérebro é uma das principais causas de défice cognitivo, sendo a imagem de Ressonância Magnética (MRI) importante no diagnóstico e prognóstico desta patologia. As lesões da substância branca (WML) são características da SVD, podendo ser detetadas através do hipersinal das imagens da Fluid Attenuation Inversion Recovery (FLAIR) na MRI. Para as avaliar são usadas escalas, mas, para tal, é importante realizar a sua segmentação e quantificação. Apesar de vários estudos abordarem este assunto, não existe ainda um método automático padronizado para segmentar as WML. Este trabalho apresenta uma metodologia de segmentação automática das WML, utilizando o software livre de processamento de imagem – FSL. Após o pré-processamento, as imagens foram segmentadas em três classes com uma abordagem multi-canal (imagens de FLAIR e de T1-ponderado). Ambas as imagens estão co-registadas com o padrão (MNI). As máscaras da substância branca resultante da segmentação do MNI foram subtraídas a máscara resultante da segmentação dos tecidos em cada doente. A diferença entre estas duas máscaras corresponde à WML de cada doente. A sensibilidade, especificidade, exatidão e o coeficiente de Dice foram calculados e comparados com o padrão das lesões obtido através da segmentação manual. A média dos resultados apresentada pertence ao conjunto de parâmetros mais viável: sensibilidade 40,73%; especificidade 95,33%; coeficiente de Dice 0,23. Os resultados de sensibilidade obtidos são razoáveis, contudo os de especificidade são elevados. Para trabalhos futuros pode ser importante investigar a quantificação da WML de modo a obter um possível biomarcador das SVD.
Keywords: Doença dos pequenos vasos, Lesões da matéria branca, FLAIR, Segmentação, FSL

Discussão: dezembro 13, 2016, 15:0