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- Classificação automática de lesões ósseas em imagens cintigráficas usando técnicas de machine learningPublication . Silva, Mariana Gomes Gonçalves da; Oliveira, Francisco Paulo Marques de; Vieira, Lina da Conceição Capela de Oliveira; Costa, Durval CamposDefinição do problema: A cintigrafia óssea é uma técnica de imagem de medicina nuclear que permite observar anomalias no metabolismo ósseo. Grande parte destes estudos visam principalmente a deteção de metástases ósseas. O trabalho de identificação das lesões malignas é muito dependente da experiência do médico que avalia os estudos, podendo ser muito moroso. As técnicas de diagnóstico assistido por computador podem dar um contributo importante neste tipo de trabalho. No entanto, existe uma panóplia considerável de soluções baseadas em machine learning. Deste modo, é necessário realizar estudos no sentido de aferir a aplicabilidade de cada uma das técnicas e comparar o seu desempenho em dados de imagens de cintigrafia óssea. Objetivo: Comparar técnicas de machine learning, nomeadamente decision tree (DT), k-nearest neighbors (k-NN), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN) e convolutional neural network (CNN), na classificação de lesões ósseas em imagens cintigráficas. Métodos: Estudo retrospetivo de 415 estudos de cintigrafia óssea (duas imagens por doente: projeções anterior e posterior após varrimento de corpo inteiro) de 415 doentes. As lesões malignas foram previamente identificadas por médicos especialistas. As regiões de captação óssea visualmente anormal elevada, que não foram considerados malignas ou duvidosas pelo médico especialista, foram considerados como hotspots benignos. Exceto para a aplicação das CNN, as lesões foram todas individualmente segmentadas com recurso a um classificador Bayesiano e depois caracterizadas por um conjunto de 27 características obtidas das mesmas. Para avaliação dos classificadores foi estimada a precisão balanceada com recurso à técnica de validação cruzada leave-one-out. Foi ainda avaliada e comparada a influência da normalização da intensidade de captação do radiofármaco na precisão balanceada dos classificadores. Duas normalizações de intensidade foram avaliadas: normalização pela mediana da captação numa estrutura óssea previamente definida, e normalização pela captação nos tecidos moles das coxas. Resultados: Foram identificadas 1304 lesões ósseas malignas e 873 benignas. Em termos de análise univariada, as características que de um modo geral originaram valores mais elevados de área abaixo da curva receiver operating characteristic (ROC) foram o desvio-padrão, a variância e a assimetria da distribuição da intensidade de captação dentro da lesão; no entanto com valores baixos (entre 0,60 e 0,64 na maior parte dos casos). A performance dos classificadores multivariados foi muito semelhante entre todos, com valores de precisão balanceada de 66%, 68%, 68%, 67% e 68% para os classificadores DT, SVM, k-NN, ANN e CNN, respetivamente. Não se observou uma vantagem significativa na normalização da intensidade de captação. Discussão: A heterogeneidade da intensidade de captação dentro da lesão foi a macro característica que melhor separou os dois tipos de lesão. Era expectável que a normalização da captação pela captação mediana da estrutura ósseas selecionada como referência originasse resultados significativamente melhores do que sem normalização, mas tal não se confirmou. Também era expectável que as características geométricas das lesões pudessem discriminar bem o tipo de lesão. No entanto, isto também não se confirmou. Em relação ao desempenho dos classificadores, estiveram todos dentro do esperado. É expectável que a junção de variáveis demográficas e de localização anatómica das lesões possa melhorar o resultado dos classificadores, tornando-os mais interessantes. Conclusão: Todos os modelos de classificadores multivariados usados originaram bons resultados de precisão balanceada apenas com a informação extraída das imagens, sem diferenças significativas entre eles. Estes resultados são promissores, abrindo portas para a aplicação de sistemas CAD para o auxílio à avaliação de imagens de cintigrafia óssea.
- Sensor LSPR para uma rápida deteção da COVID-19Publication . Moreira, Vânia Micaela Gouveia; Alegria, Elisabete Clara Bastos do Amaral; Almeida, GabrielaO presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um teste de antigénio (Ag) baseado em Ressonância do Plasmão de Superfície Localizada (LSPR) que combinasse a elevada especificidade dos anticorpos monoclonais (Ab) com a elevada sensibilidade das nanopartículas de ouro (AuNPs). A dissertação teve como subobjetivos estudar a influência de diferentes parâmetros na formação e estabilidade de bionanoconjugados assim como realizar uma meta-análise sobre amostras fisiológicas alternativas. Os ensaios foram realizados com AuNPs em solução e em placas de ITO com ouro depositado. O primeiro passo consistiu na preparação do ouro que inclui a sua funcionalização com diferentes tióis (MUA, MPA ou mistura de ambos) e a adição de agentes de acoplamento (EDC e NHS). A formação dos bionanoconjugados compreendeu a imobilização de anticorpos com diferentes especificidades e a imobilização de diferentes antigénios ou do vírus SARS-CoV-2. O fenómeno LSPR permitiu detetar um desvio da banda plasmónica após a imobilização das biomoléculas e os bionanoconjugados resultantes foram caraterizados por espectrofotometria de UV-Visível, eletroforese em gel de agarose e microscopia eletrónica de transmissão (TEM). A funcionalização com MUA e a imobilização das biomoléculas da GenScript permitiram obter os melhores resultados com um desvio após estas etapas. A meta-análise consistiu na pesquisa em diferentes bases de dados e à seleção dos artigos que cumpriam o objetivo da meta-análise e, por fim, procedeu-se à avaliação metodológica dos artigos assim como a meta-análise com vista à avaliação da sensibilidade, especificidade e precisão de amostras alternativas na deteção do SARS-CoV-2. A saliva apresentou os melhores resultados com uma precisão de 92.1%, indicando a possibilidade de ser utilizada como amostra alternativa para a deteção da COVID-19. O presente trabalho permitiu otimizar a estabilidade dos bionanoconjugados e estudar a possibilidade da utilização de amostras alternativas para detetar esta patologia. Contudo, não foi possível concluir o objetivo de desenvolver o teste rápido de antigénio, uma vez que o desvio da banda plasmónica obtido encontrava-se dentro do erro do aparelho de medida.