Nova ferramenta torna o diagnóstico do cancro da mama mais rápido

d.r. shutterstock / BBC

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Uma ferramenta de visão computacional que torna o diagnóstico do cancro da mama mais rápido e com melhor qualidade, fornecendo aos especialistas uma segunda opinião, está a ser desenvolvida por investigadores do Porto.

A confirmação do diagnóstico de cancro da mama, através da análise visual de imagens de histologia – organização das células no tecido, concentração e forma dos núcleos, por exemplo -, “é uma tarefa não trivial” e que “levanta muitas vezes dúvidas aos especialistas”, disse a investigadora Teresa Araújo, uma das responsáveis pelo estudo.

“O cansaço físico e psicológico dos especialistas”, aliado a “limitações do sistema visual” e à “possível falta de experiência”, levam, muitas vezes, a diagnósticos insuficientes, surgindo os sistemas computacionais como ferramentas de auxílio nesse processo, indicou a investigadora do Centro de Investigação em Engenharia Biomédica (C-BER) do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) no Porto.

De acordo com Teresa Araújo, esta ferramenta permite a análise do tecido retirado numa biopsia, examinado através de uma série de imagens pigmentadas com hematoxilina e eosina (corantes), classificando-o em tecido normal, lesão benigna, carcinoma localizado ou carcinoma invasivo.

Para tal, a ferramenta utiliza redes neuronais convolucionais – sistemas com milhões de parâmetros inspirados no sistema visual humano -, que têm permitido avanços no desempenho de sistemas de análise de imagem médica e reduzem a necessidade de conhecimento do processo de diagnóstico por parte dos especialistas, fornecendo uma opinião mais independente.

O objetivo desta ferramenta, segundo Teresa Araújo, não é substituir a componente humana do diagnóstico, mas sim “promover o pensamento crítico”, através de uma segunda opinião “completamente objetiva”, baseada em dados.

Este estudo surgiu no âmbito do projeto ‘NanoSTIMA – Macro-to-Nano Human Sensing: Towards Integrated Multimodal Health Monitoring and Analytics’, financiado pelo programa Norte 2020, através do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional, tendo sido publicado recentemente na revista científica Plos One.

Com a duração de dois anos, envolveu também os investigadores Guilherme Aresta, Eduardo Castro, José Rouco e Aurélio Campilho, do INESC TEC, bem como António Polónia, Cataria Eloy e Paulo Aguiar, do Instituto de Investigação e Inovação em Saúde da Universidade do Porto (i3S).

ZAP // Lusa

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