O estudo apresenta o primeiro método automático para detectar e segmentar a cavidade intra-uterino

a síndrome Gêmeo-à-gêmea da transfusão (TTTS) ocorre dentro ao redor 10-15% das gravidezes com gêmeos que compartilham da mesma placenta. Tipicamente, esta síndrome aparece antes das 24 gestação das semanas devido às comunicações vasculares anormais situadas na superfície da placenta. Em conseqüência, a circulação sanguínea não é equilibrada entre os dois gêmeos, diminuindo dramàtica suas possibilidades de sobrevivência.

O photocoagulation do laser de Fetoscopic é o tratamento o mais eficaz para esta síndrome e consiste fechar as conexões vasculares anormais situadas na superfície da placenta para separar completamente a circulação do sangue aos dois gêmeos, assim impedindo as complicações relativas ao desequilíbrio da circulação sanguínea, tal como a morte pela sobrecarga cardíaca, pela entrega prematura e pelo aborto.

A maneabilidade do fetoscope introduzido através da parede uterina da matriz e da capacidade queimar todas as embarcações que exigem a selagem depende da selecção apropriada do ponto de entrada do fetoscope na superfície da cavidade intra-uterino. Planeando o melhor ponto de inserção antes que a operação exigir uma boa compreensão da anatomia do paciente, que pode ser conseguida usando uma representação virtual do útero da matriz, através da ressonância magnética.

Um estudo publicado recentemente na edição em linha avançada das transacções de IEEE do jornal na imagem lactente médica apresenta o primeiro método automático para detectar e segmentar a cavidade intra-uterino através de três vistas (axial, sagital e coronal) do MRI por meio da inteligência artificial e das técnicas de aprendizagem profundas.

Um estudo conduzido por Miguel Ángel González Ballester, por professor da pesquisa de ICREA com o departamento da informação e das tecnologias de comunicação (DTIC) em UPF, com Torrentes-Barrena de Jordina, primeiro autor do estudo, gema Piella e Mario Ceresa, membros da unidade de UPF BCN MedTech. Eduard Gratacós e Elisenda Eixarch, membros do centro de pesquisa Fetal Fetal da medicina de i+D, do centro de BCNatal-Barcelona para a medicina Materno-Fetal e Neonatal (hospital Clínic e hospital Sant Joana de Déu), IDIBAPS, são co-autores do estudo e responsáveis para as clínicas.

A metodologia apresentada as redes neurais dos usos baseadas no paradigma novo das cápsulas para capturar com sucesso a interdependência da anatomia actual no MRI, particularmente para exemplos originais da classe (anatomias), como a cavidade e/ou a placenta intra-uterinos.”

Torrentes-Barrena de Jordina, primeiro autor do papel

“O método projetado é baseado em um reforço que aprende a estrutura que usa cápsulas para limitar o lugar do útero. Uma arquitetura da cápsula é projectada subseqüentemente segmentar (ou para refinar) a cavidade intra-uterino do todo”, Torrentes-Barrena adiciona. A última rede codifica as características as mais discriminatórias e as mais robustas na imagem.

O método propor é avaliado por 13 medidas de desempenho e igualmente comparado a 15 redes neurais que têm sido publicadas previamente na literatura. “Nosso método da inteligência artificial foi treinado usando a ressonância magnética de 71 gravidezes”, Torrentes-Barrena afirma.

“Ter uma representação tridimensional permite que nós avaliem pontos de entrada diferentes e para escolher esse que oferece a melhor visibilidade de todas as embarcações placental com o movimento o mais ligeiro”, comenta Elisenda Eixarch, co-autor do estudo. “Indubitàvelmente, a aplicação desta tecnologia permitirá que nós movam-se para uma cirurgia mais segura, mais precisa”, ela adiciona.

Em média, a metodologia apresentada obtem um desempenho da segmentação sobre de 91% para todos os testes e comparações, destacando o potencial desta aproximação para o uso na prática clínica diária como um método cirúrgico do planeamento.