| Resumo: | The white matter lesion detection is an important procedure for the diagnostic of Multiple Sclerosis in patients. As important as the detection, monitoring the progression of the disease, by calculating the volumes of the lesions, also shows itself necessary. In clinical practice, this procedure is done manually by a professional or, in many cases, only a qualitative analysis is made. The manual nature of this procedure implies in a series of deficiencies on the procedure, such as variations between diagnoses from different experts on the same subject and variation between diagnostics from the same expert to the same subject at distinct moments. Yet, the manual procedure shows itself time consuming, due the large amount of slices acquired by exam and the need for a careful analysis from the expert to quantify the lesions. In order to avoid these problems, automatic approaches for Multiple Sclerosis lesion detection and quantification using computer aided diagnostic systems are proposed. These methods, mostly, demand for the acquisition of an extra modality of magnetic resonance images, where the anatomy of the brain is evidenced, thus allowing the white matter lesion identification. This additional exam goes beyond the scope of the traditional clinical practice, which implies in additional costs and prevents the method of being applied to old exams, for monitoring the disease progression. This work proposes a method for automatic detection and segmentation of Multiple Sclerosis Lesions that uses only the modality of magnetic resonance exam adopted for clinical practice, using probabilistic atlases spatially aligned to the patient’s exams for identifying the brain structures. The results obtained through the usage of the method into a set of 24 patients and 6 healthy controls of different ages, showed that the developed method is capable of detecting white matter lesions with some precision. However, the quantification of these lesions was impaired mostly due divergences between the white matter probabilistic atlas and the real white matter region of the exams.
A detecção de lesões de substância branca é um procedimento importante para o diagnóstico da Esclerose Múltipla em pacientes. Tão importante quanto a detecção, o acompanhamento da progressão da doença, por meio do cálculo da volumetria destas lesões, também se mostra necessário. Na prática clínica, este procedimento é realizado manualmente por um profissional, ou em muitas vezes é somente realizada uma análise qualitativa. O caráter manual deste procedimento implica em uma série de deficiências no procedimento como variações entre diagnósticos de diferentes especialistas para um mesmo paciente e variações entre diagnósticos de um mesmo especialista para um mesmo paciente em momentos distintos. Ainda, a tarefa manual mostra-se muito custosa em tempo, devido ao grande número de fatias adquiridas por exame e a necessidade de uma análise cuidadosa do especialista para a quantificação das lesões. Com o intuito de evitar estes problemas, abordagens automáticas para detecção e quantificação de lesões de Esclerose Múltipla através do uso de sistemas de diagnóstico auxiliado por computador vêm sendo propostas. Estes métodos automáticos, em sua maioria, demandam a aquisição de uma modalidade adicional de imagem de ressonância magnética, na qual ficam evidenciadas as estruturas anatômicas do cérebro, permitindo assim a identificação de lesões em substância branca. Este exame adicional foge ao escopo tradicional da prática clínica, o que implica em custos adicionais e impede que estes métodos sejam aplicados em exames antigos, para acompanhamento da progressão da doença. Este trabalho propõe um método para detecção e segmentação automática de lesões de Esclerose Múltipla que utiliza apenas a modalidade de exame de ressonância magnética utilizada na prática clínica, utilizando para identificação das estruturas cerebrais atlas probabilísticos alinhados ao espaço do paciente. Os resultados obtidos através do emprego do método em um conjunto de 24 pacientes e 6 controles de diferentes faixas etárias, mostram que o método desenvolvido é capaz de detectar lesões de substância branca com certa precisão. Entretanto a quantificação destas lesões mostrou-se prejudicada principalmente por divergências entre o atlas probabilístico de substância branca e a região real de substância branca nos exames. |
