ISEL - Engenharia Biomédica - Dissertações de Mestrado
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- Machine learning no teste do desenho do relógio – segmentação e classificaçãoPublication . Lopes, Rita Carreira; Figueiredo, Sérgio Rafael Reis; Jorge, Pedro Miguel Torres MendesO aumento da esperança média de vida tem vindo a agravar a prevalência de doenças neurodegenerativas, tornando crucial a adoção de métodos de rastreio objetivos e escaláveis. Esta dissertação propõe uma abordagem computacional para o Teste do Desenho do Relógio (TDR), combinando segmentação de imagem e modelos de Machine Learning (ML) para apoiar a classificação automática do desempenho cognitivo. Foi construída uma base de dados original com 117 TDR de participantes portugueses e desenvolvido um pipeline em Python/OpenCV para recorte, pré-processamento, deteção de contornos (Transformada de Hough) e segmentação dos componentes internos (números e ponteiros). O contorno principal foi identificado em todas as imagens e internamente, detetou-se pelo menos um ponteiro em 89,7% dos casos, dois ponteiros em 15,4% dos casos e um número igual ou superior a 12 dígitos em 84,6% dos casos, obtendo-se uma média de identificação de 15,3 dígitos por imagem, confirmando a viabilidade da segmentação apesar da elevada variabilidade gráfica. Foram inicialmente extraídas 27 métricas e, após análise de correlação (com um limiar de 0,80), manteve-se um conjunto de 21. Posteriormente, definiu-se um subconjunto fixo de 9 métricas que cobre de forma equilibrada os elementos de contorno, números e ponteiros. Paralelamente, treinou-se uma ResNet-18 no conjunto de dados EMNIST-Digits para a classificação de elementos candidatos a dígitos (accuracy de 99,65%), integrando esse classificador na pipeline de processamento. Quatro modelos de ML (Regressão Logística, Random Forest, SVM e Gradient Boosting) foram avaliados recorrendo a duas estratégias de seleção de características (Recursive Feature Elimination and Cross Validation com GridSearch e conjunto fixo de features com GridSearch). Na avaliação final com 9 métricas, o Gradient Boosting apresentou o melhor desempenho, com uma accuracy de 83,33%, F1-score de 82,86% e AUC de 0,88, evidenciando boa capacidade discriminatória entre indivíduos com desempenho normal e patológico. Apesar das limitações (amostra reduzida e grafismos heterogéneos), os resultados reforçam a utilidade do método na padronização do TDR e no apoio ao rastreio precoce em contexto clínico nacional.
- Serum biomarkers of patients’ survivability at intensive care unitsPublication . Correia, Inês Alves; Calado, Cecília Ribeiro da Cruz; Ricardo, António José Santos MoraisAbstract Critically ill patients, given their severe clinical condition and relevance of morbidity and mortality, are generally treated in intensive care units (ICUs). Accurate survival prediction is crucial to improve ICU resource allocation and guide timely interventions, potentially improving patients’ outcomes. Physiological scores are routinely used in clinical practice but present intrinsic limitations. FTIR spectroscopy, combined with machine learning, emerges as an appealing method to discover biomarkers for survival prediction, since it enables capturing the complete molecular fingerprint of serum. In a first study, the whole serum composition was compared with the serum metabolome to discriminate two groups of patients (n=16). The samples were collected 3 days before the patient’s death or discharge, half of the patients died and were under invasive mechanical ventilation (IMV), while the other half were discharged and were not under IMV. The best predictive model was obtained with the serum metabolome, achieving an accuracy of 94%, compared to 81% with whole serum. However, whole serum analysis presents clear advantages for large-scale application, as it avoids additional processing steps and is simpler, faster, and more reproducible. In this context, a second study was conducted using whole serum, with an expanded population (n=44), in which both groups were statistically similar regarding invasive therapies (e.g. all under IMV) and other clinical variables. Samples from 44 ICU patients were collected at multiple time points: within the first 48 hours of admission, 7, 5, 3 days before and on the day of the clinical outcome, i.e., discharge or deceased. Significant spectral differences were identified through univariate analysis. The best model was a Principal Component Analysis followed by Linear Discriminant Analysis (PCA-LDA), built on spectra from 3 days before the clinical outcome, which achieved an accuracy of 84%. Using spectral bands kinetics, between days 5 and 7 before the outcome, PCA-LDA and Support Vector Machine (SVM) models both achieved an accuracy of 82%, enabling prediction 2 days earlier than the static time points models. Furthermore, the models based on kinetic spectral bands generally outperform those built from single time point models. These results point out that tracking biomarker dynamics over time can potentially provide earlier and reliable prognostic information in contrast with isolated static assessment. These findings also highlight the potential of FTIR spectroscopy as an affordable, simple, minimally invasive, and efficient tool for individualised survival prediction in critical care settings. Beyond improving prognostic accuracy and contributing to better outcomes, this approach can potentially support timely clinical decision-making, open new perspectives for personalised patient management, and reduce healthcare burden in critically ill populations.
- Sistema biométrico baseado em eletrocardiografia e impressão digitalPublication . Custódio, João Ricardo Videira; Lourenço, André Ribeiro; Silva, Hugo Plácido daO reconhecimento biométrico estabeleceu-se como uma alternativa mais segura em relação a métodos tradicionais como palavras-passe, cartões ou tokens de utilização pessoal. Contudo os sistemas unimodais apresentam algumas falhas significativas no que diz respeito à taxa de falsas aceitações, presença de ruído e suscetibilidade a tentativas de falsificação. Embora os sistemas biométricos multimodais ofereçam diversas vantagens relativamente a estes anteriores, a sua adoção ainda é limitada uma vez que se estima que apenas cerca de 30% dos sistemas de autenticação utilizem duas ou mais modalidades biométricas. Esta dissertação propõe a utilização de uma abordagem bimodal, combinando dois sistemas biométricos distintos para melhorar a precisão e segurança do utilizador. O primeiro sistema baseia-se na impressão digital, uma das formas mais comuns e amplamente utilizadas de identificação biométrica. O segundo sistema consiste numa modalidade de biometria que tem o potencial de complementar as abordagens existentes devido à sua natureza intrínseca, a utilização do eletrocardiograma (ECG) como fonte biométrica. O sistema desenvolvido inclui a aquisição automática dos sinais de ECG, extração de minúcias a partir das imagens de impressões digitais, e um módulo de fusão a nível de score que pondera os contributos de ambas as modalidades. A implementação foi realizada em Python num Raspberry Pi 5, com suporte para registo, autenticação e identificação de utilizadores. Foram realizados testes experimentais com um conjunto de 12 participantes, avaliando métricas como a Taxa de Erro Igual (EER), a Taxa de Aceitação Indevida (FAR) e a Taxa de Rejeição indevida (FRR). Os resultados demonstraram que essa abordagem atingiu um melhor desempenho quando comparada com as metodologias de forma isolada, reduzindo significativamente as taxas de erro e aumentando a robustez perante potenciais ataques de spoofing. A integração deste sistema mostrou-se uma solução viável e promissora para sistemas de autenticação biométrica de baixo custo.
- Electrocardiography signal generation systemPublication . Domingos, Daniel Afonso de Jesus Ribeiro; Lourenço, André Ribeiro; Silva, Hugo Plácido daAbstract Simulation systems play a critical role in maintenance, education, research, and procedural training, through modeling and reproduction of specific conditions and biosignals, such as ECG. However, conventional ECG simulators bypass the complexities of the skin-electrode interface, which is essential for high-quality and real-world resemblance signal acquisition during electrocardiogram (ECG) exams. The absence of this interface in simulation settings often neglects the impact of impedance, a key factor influencing signal quality and veracity. This study introduces a novel 1-lead ECG simulation device designed to emulate the skinelectrode interface and assess the effects of impedance on ECG signal quality. The system integrates a computer interface for controlling and managing a signal generator device, with ECG signals sourced from a publicly available physiological signals database. The developed device demonstrates the significance of impedance in medical-grade ECG signal fidelity, emphasizing the importance of contact area in mitigating signal distortion. This work highlights the potential of advanced simulation systems to enhance the realism of training and testing environments, ultimately improving diagnostic accuracy, learning and a rigorous maintenance.
- Produção de estruturas 3D biocompatíveis dopadas com compostos bioativosPublication . Ferreira, Tiago Carvalho Moura; Azevedo, Tiago Gorjão Clara Charters de; Fernandes, Tiago Daniel Pereira AdrianoA procura por novos métodos e formas de produção e aplicação de medicamentos tem crescido com a necessidade de descobrir novos compostos com propriedades específicas. Considerando este paradigma, a impressão 3D apresenta-se como uma ferramenta importante para o melhoramento de aplicações de medicamentos. Esta permite uma produção de estruturas detalhadas e reproduzíveis, ajustando a composição da pasta de impressão para cumprir a aplicação pretendida. A realização deste trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de compósitos para impressão 3D, para as quais foram tidas em conta diversos materiais biocompatíveis, com o propósito de elaborar estruturas criadas por múltiplas camadas capazes de incorporar propriedades antibióticas. A sua finalidade consiste em combater ambientes adversos, como é o caso da presença de bactérias que possam provocar infeções. O desenvolvimento destas estruturas, designadas de scaffolds, baseou-se na impressão 3D por extrusão, visando uma produção precisa, com parâmetros manipuláveis e de menor custo. O processo inicia-se com a criação de um modelo 3D que, posteriormente, é renderizado e sujeito a parâmetros de impressão que lhe conferirá determinada organização interna e externa. Nos testes realizados, o compósito para impressão formado por 37,5% de hidroxiapatite, 38% de sacarose, 0,5% de alginato de sódio e 24% de água originou a estrutura com mais garantias relativamente à impressão 3D. Procedeu-se à impregnação de sulfanilamida, tentando atribuir propriedades antibióticas a scaffolds que se destacavam pela diferença na composição da matriz. Avaliando os resultados da microbiologia, registaram-se as melhores inibições no crescimento de bactérias em estruturas formadas por hidroxiapatite, comparando-as às restantes. Foram ainda realizadas análises SEM e FTIR com o objetivo de caracterizar morfológica e estruturalmente os scaffolds. Através da técnica de espectroscopia também foi pretendido identificar a presença do antibiótico nas amostras dopadas.
- Perfil de expressão diferencial de moléculas reguladoras chave após exposição a extratos de Carica papayaPublication . Vitorino, Isa Inês de Sá Dinis e Silva; Gomes, Anita Raquel Quintal; Brito, Rui Miguel DuqueIntrodução: As hemoglobinopatias, como a anemia falciforme, são doenças genéticas hereditárias com elevada prevalência mundial. A indução da hemoglobina fetal (HbF), por exemplo através de hidroxiureia (HU) tem sido uma abordagem terapêutica eficaz e associa-se a formas clínicas menos graves. Compostos naturais, como os presentes nas folhas de Carica papaya, têm despertado interesse como potenciais indutores de HbF, por mecanismos epigenéticos e transcricionais. Objetivo: Avaliar o impacto da exposição a extratos aquosos de folhas de Carica papaya (EAFCP) na viabilidade celular e expressão de genes envolvidos na regulação da síntese de HbF, utilizando como modelo uma linha de células eritróides humanas. Material e Métodos: Foram utilizadas células de linhagem K562, cultivadas e expostas a diferentes concentrações de EAFCP e a HU. Realizaram-se ensaios de viabilidade, proliferação e citotoxicidade, com azul de tripano, CellTiter-Blue® e CytoTox 96®. A expressão génica foi avaliada por RT-qPCR, com foco em genes das globinas (HBA, HBB, HBG1 e HBG2), reguladores epigenéticos (HDAC1, HDAC2, HDAC3, HDAC8, DNMT1, DNMT3a e DNMT3b) e transcricionais (BCL11A e BGLT3). Resultados: O EAFCP não comprometeu a viabilidade celular nas concentrações testadas e apresentou baixa citotoxicidade, revelando ter efeitos citoestáticos na proliferação celular. A nível molecular, observou-se um aumento significativo na expressão dos genes HBG1 e HBG2, associados à produção de HbF. Paralelamente, houve redução da expressão de genes inibidores da HbF, como BCL11A, HDAC1 e DNMT1. Estes resultados sugerem que o extrato exerce um efeito indutor sobre a expressão de HbF através da modulação de vias epigenéticas e transcricionais. Conclusão: Os extratos de Carica papaya demonstraram potencial para modular positivamente a expressão de HbF, sendo promissores como agentes complementares no tratamento de hemoglobinopatias. Estudos adicionais são necessários para validar estes efeitos em modelos in vivo e identificar os compostos bioativos responsáveis.
- Análise da duração do ciclo de marcha com recurso a wearable sensor baseado nas tecnologias LiDAR e IoTPublication . Simões, Bruna Marta Alves; Fantoni, Alessandro; Costa, João Pedro Barrigana Ramos da; Matos, José Pedro FulgêncioA prescrição e avaliação de próteses do membro inferior baseiam-se predominantemente em critérios empíricos e subjetivos, podendo resultar na aplicação de próteses não otimizadas às necessidades individuais dos utentes, contribuindo para o desperdício de recursos e elevados custos para os sistemas de saúde. A falta de acesso a Instrumentos de Medição e Avaliação limita a tomada de decisão baseada em evidência, bem como a implementação de intervenções individualizadas e sustentáveis. A marcha assimétrica está associada a custos energéticos elevados, desgaste articular precoce devido à maior solicitação do membro contralateral, ao alinhamento incorreto das próteses e à sua adaptação inadequada. A análise objetiva depende geralmente de equipamentos complexos, volumosos ou dispendiosos, dificultando a sua aplicação em contextos clínicos do dia-a-dia. Este estudo propõe um dispositivo wearable baseado num sensor LiDAR, um microcontrolador e o recurso a tecnologias IoT, para uma avaliação quantitativa dos parâmetros da marcha, nomeadamente a duração do ciclo de marcha e a simetria dos membros inferiores. Como prova de conceito os testes foram realizados com o sensor TF mini-S LiDAR e o microcontrolador Arduino Nano RP2040 Connect. O sensor, posicionado na face interna da perna, deteta a fase do apoio médio – momento em que o membro contralateral cruza o plano sagital. Combinado com o Arduino Nano RP2040, o sistema processa dados em tempo real, calculando a Duração do Ciclo de Marcha e quantificando assimetrias entre os membros inferiores, através do Índice de Simetria e da Razão de Simetria. O dispositivo, de dimensões reduzidas, incorpora conetividade Wi-Fi e tecnologias IoT, permitindo a transmissão, controlo e visualização remota dos dados no Arduino Cloud. Visa a avaliação objetiva contínua em ambientes não laboratoriais, o suporte a decisões clínicas, a seleção de componentes protésicos e a promoção da sustentabilidade dos sistemas de saúde, melhorando a qualidade de vida dos amputados e definindo padrões de reabilitação baseados em evidência e acessibilidade.
- 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.
- 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.
- Dosimetrical studies for error acceptance in FLASH proton therapy. An MCNPX studyPublication . Correia, Jéssica Mestre; Ferreira, Pedro Miguel Martins; Labarbe, RudiAbstract Radiation therapy is a treatment that uses ionizing radiation to treat tumors. Among the particles used, protons stand out for their characteristic behavior, known as Bragg peak, when interacting with matter. These particles make it possible to decrease the dose deposited on adjacent healthy tissues and increase the conformation of the energy deposition to the irradiation target volume. In recent years a huge scientific effort has gone into the knowledge and development of the ultrafast therapy technique, known as FLASH therapy. This investment is due to the observation of differentiating responses compared to conventional techniques, since it has been observed in pre-clinical studies that healthy tissues react in a different way. The most promising features of this technique are the observation of less damage to adjacent healthy tissues after irradiation, concomitant with an anti-tumor efficacy similar to that achieved with more conventional techniques. However, the biological and cellular mechanisms behind these responses remain unknown and further research is needed. The possibility of combining the benefits of proton therapy with the FLASH technique is extremely promising and the objective of this final master's thesis is related to the dosimetric study of a device that presents potential for its implementation. The conformational energy filter is a hardware solution suggested for the implementation of this technique since it allows modulating the proton beam to the characteristics of the target volume during an ultra-fast irradiation (about 200 milliseconds). In order to study the influence of different uncertainties on the dose distribution inside the patient, a Monte Carlo simulator, Monte Carlo N-particles Extended (MCNPX), was used. Several scenarios and uncertainties in beam position, beam angulation, changes in beam size, and changes in the lateral dimensions of the conformal energy filter were simulated. The result of these simulations was compared with a reference simulation, and it was possible to verify that the factor that most influences the dose distribution is the beam translation and angulation. Since the production of neutrons is one of the factors to be taken into account when performing proton therapy, several scenarios were also simulated in order to study the materials for the composition of the accessory and the effects of introducing other accessories in the beam path.