Notícia

Nova parceria tem foco em melhorar diagnóstico cardíaco por tomografia

NIH, nos Estados Unidos, investe 3,7 milhões de dólares em parceria para o desenvolvimento de técnicas de Inteligência Artificial para melhorar a precisão do diagnóstico de doenças cardíacas e reduzir a necessidade de pacientes se submeterem a procedimentos mais caros e invasivos

Getty Images

Fonte

Instituto Politécnico Rensselaer

Data

segunda-feira, 19 outubro 2020 14:45

Áreas

Cardiologia. Diagnóstico. Inteligência Artificial. Tomografia.

A doença cardíaca é a principal causa de morte em homens e mulheres em todo o mundo. O tipo mais comum de doença cardíaca, a doença arterial coronariana, é causada quando uma placa de gordura se forma ao longo das paredes das artérias que transportam sangue para o coração. Muitas vezes, o diagnóstico é feito por meio de uma tomografia computadorizada (TC) cardíaca, que mostra aos médicos se as artérias estão afetadas.

Com o apoio de US$ 3,7 milhões dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH), nos Estados Unidos, uma parceria acadêmico-industrial entre a General Electric Research, Instituto Politécnico Rensselaer, Cleerly e Escola de Medicina da Universidade Cornell desenvolverá técnicas para remover imagens inadequadas – conhecidas como artefatos – de tomografias computadorizadas cardíacas, com a finalidade de melhorar a precisão do diagnóstico cardíaco e evitar que os pacientes tenham que se submeter a procedimentos mais caros e invasivos.

“Artefatos são um dos maiores desafios no campo da TC. Temos uma grande oportunidade de redefinir a tecnologia de ponta da TC por meio deste projeto financiado pelo NIH”, disse o Dr. Ge Wang, professor de Engenharia Biomédica, diretor do Centro de Imagens Biomédicas e membro do Centro de Biotecnologia e Estudos Interdisciplinares do Instituto Politécnico Rensselaer, nos Estados Unidos.

O objetivo da pesquisa é usar inovações em inteligência artificial para remover artefatos ‘brilhantes’ de imagens sem ter que redesenhar o hardware da TC atual. Para tanto, as equipes do Rensselaer e da GE Research projetarão algoritmos de aprendizado profundo capazes de otimizar a qualidade da imagem e o desempenho do diagnóstico.

“Este projeto é um exemplo de como um encontro multidisciplinar de pesquisadores transformará a tomografia computadorizada em uma ferramenta de diagnóstico ainda mais poderosa para o tratamento cardíaco. O grupo combina especialistas em tomografia da GE Research, a experiência do Rensselaer em algoritmos de aprendizagem profunda e especialistas em clínica da Cleerly e da Escola Médica de Cornell”, destacou o Dr. Bruno De Man, gerente de tecnologia da GE Research para imagens de radiação e pesquisador principal do programa.

O Dr. Bruno De Man e o Dr. Ge Wang e suas equipes têm colaborado com imagens médicas há mais de uma década e estão entre os melhores do mundo na área de aprendizado profundo e reconstrução tomográfica. Para este projeto, eles farão parceria com uma equipe de pesquisa clínica de grande destaque, liderada pelo Dr. James Min, da Cleerly, e a Dra. Fay Lin, de Cornell. A equipe clínica coletará dados de mais de 100 pacientes com doença arterial coronariana usando tanto tomografia computadorizada quanto ultrassom intravascular, que serão usados ​​para demonstrar a eficácia dos novos métodos de imagem.

“A doença cardiovascular é uma das principais causas de morte neste país e em todo o mundo. Estamos trabalhando nesses desafios para ajudar muitos pacientes, incluindo nós mesmos, no futuro”, disse o Dr. Ge Wang.

Acesse a notícia completa na página do Instituto Politécnico Rensselaer (em inglês).

Fonte: Reeve Hamilton, Instituto Politécnico Rensselaer. Imagem: Getty Images.

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