INESC TEC e CHUSJ desenvolvem tecnologia para diagnosticar nódulos pulmonares
O INESC TEC e o Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) desenvolveram um sistema para diagnóstico de nódulos pulmonares. A inovação já foi testada no departamento de radiologia daquele hospital e permite a deteção, caracterização e determinação da malignidade de nódulos pulmonares.
30 dezembro 2019
O INESC TEC e o Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) desenvolveram um sistema para diagnóstico de nódulos pulmonares. A inovação já foi testada no departamento de radiologia daquele hospital e permite a deteção, caracterização e determinação da malignidade de nódulos pulmonares.
Trata-se do projeto LNDetector (Sistema Automático de Deteção, Segmentação e Classificação de Nódulos Pulmonares em Imagens de Tomografia Computorizada), que já deu origem a um protótipo, testado no CHUSJ, e a uma base de dados anotada de imagens de Tomografia Computadorizada com uma variedade de nódulos, com diferentes tamanhos, posições, formas e texturas, e o mapa de observação de radiologistas durante o processo de anotação dos exames.
De referir que já existem alguns métodos de apoio ao diagnóstico no que respeita à deteção, segmentação e classificação de nódulos pulmonares, mas a tecnologia, avançada agora pelo Centro de Investigação em Engenharia Biomédica (C-BER) do INESC TEC, também sugere o follow-up que o paciente deve seguir.
O trabalho do INESC TEC e do CHUSJ visa assim melhorar as ferramentas de apoio ao diagnóstico do cancro do pulmão, o mais letal a nível mundial, mas cujo rastreio é um processo complexo devido à quantidade de imagens necessárias e à possibilidade de falhas na identificação e observação de nódulos pulmonares.
O protótipo desenvolvido – o LNDetector (Sistema Automático de Deteção, Segmentação e Classificação de Nódulos Pulmonares em Imagens de Tomografia Computorizada) – recebeu um financiamento de 168.461€ da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) e já venceu um prémio para melhor demo na conferência RECPAD 2019, dedicada ao estudo das áreas de reconhecimento de padrões, análise e processamento de imagem, computação e áreas relacionadas.