Um algoritmo baseado em inteligência artificial (IA) conseguiu identificar automaticamente alterações na espessura da subcamada íntima da artéria carótida a partir de imagens comuns de exames de ultrassonografia. O software de análise de imagens foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) em parceria com a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
A tecnologia é capaz de processar as imagens médicas, permitindo que a medição específica da sub camada íntima seja realizada de forma automática por qualquer profissional técnico habilitado em equipamentos de rotina clínica, como a ultrassonografia.
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“Acreditamos que essa tecnologia possui um enorme potencial para a prevenção de doenças cardiovasculares e o tratamento precoce”, acredita o professor e pesquisador da Faculdade de Ciências Médicas (FCM-Unicamp) Wilson Nadruz Junior.
Dificuldades dos exames tradicionais
Hoje, o diagnóstico da aterosclerose é realizado por métodos de imagem invasivos ou indiretos, como o cateterismo, a ressonância magnética e a angiotomografia, sendo – geralmente – caros e demorados.
Por sua vez, a ultrassonografia na região do pescoço é um método não-invasivo, usado há mais de 30 anos para a identificação de placas que aumentam o risco de doenças cardiovasculares e que permite obter a medida da estrutura necessária da parede carotídea para obter o diagnóstico correto.
De acordo com os estudos recentes conduzidos na Unicamp, as alterações na camada íntima da parede carotídea, que tem contato com o sangue, estariam mais associadas a problemas cardiovasculares mais graves, sendo mais importantes para indicar o risco de enfermidades.
Diversos grupos de pesquisa já fizeram a separação das camadas que compõem esses importantes vasos do corpo humano de forma manual nas imagens. Contudo, a segmentação das frações da parede carotídea nos exames de rotina é dificilmente visível, mesmo em imagens de alta resolução, uma vez que a estrutura que as divide é muito suave, exigindo equipamentos especializados e o acompanhamento de um especialista treinado.
Por isso mesmo os especialistas acreditam que essa nova tecnologia pode ser uma excelente opção para detectar anomalias mais discretas e ainda assintomáticas.
“A intenção não é substituir o trabalho dos especialistas, mas pré-classificar e caracterizar as imagens de maneira confiável, para a posterior avaliação do especialista. Seria um exame feito antes do paciente chegar ao cardiologista”, explica Nadruz Junior.
Diagnósticos mais rápidos e eficientes
Para o coordenador do serviço de ecocardiografia do Hospital de Clínicas da Unicamp, professor José Roberto Matos Souza, o algoritmo pode ser a chave para diagnósticos mais rápidos e eficientes de casos de aterosclerose.
“Essa é uma enfermidade de evolução lenta que costuma apresentar sintomas somente em estágio avançado e que podem se manifestar já em situação de emergência. Com novas formas para o diagnóstico precoce poderemos salvar muitas vidas”, diz o cardiologista.
A possibilidade de monitoramento automático dessa medida da camada íntima da carótida em exames simples de ultrassonografia do pescoço é o grande diferencial da nova tecnologia. O recurso processa as imagens coletadas, sem representar grandes impactos na rotina dos laboratórios.
“Esse recurso computacional poderia ser incluído nos equipamentos já existentes e aplicado por qualquer profissional da área”, destaca o professor e pesquisador da Faculdade de Tecnologia (FT-Unicamp) Rangel Arthur.
As imagens extraídas de ultrassons são pré-processadas para eliminar ruídos e reduzir a diferença de intensidade gerada pela assimetria de iluminação. Na sequência, é aplicado um filtro denominado vertical, utilizado para destacar regiões de interesse. Em seguida, o algoritmo consegue mapear e hierarquizar a superfície da imagem como se fosse a topografia de um terreno, limitando automaticamente as regiões de interesse por meio de valores de extinção topológicos.
Com isso, a imagem em tons de cinza pode ser vista como um relevo, onde a posição do pixel é a sua localização, e a intensidade representa a sua altura. Dessa forma, os pontos mais claros vão se ramificando para os pontos mais escuros. Essa relação entre planaltos, vales ou montanhas deste relevo são úteis para o sistema de visão computacional.
A análise dos resultados permite a identificação de padrões e características que podem ser usados como indicadores precoces de doenças e para novos ensaios clínicos. As avaliações de alteração na espessura da camada íntima da carótida feitas com o programa de computador foram comparáveis às avaliações de ultrassonografistas bem treinados.
“Conseguimos fazer o delineamento da camada íntima da carótida com uma correlação maior do que a encontrada entre os próprios especialistas de seleção e identificar as alterações na espessura da camada íntima com uma acurácia de 85%”, comemora Rangel Arthur.
Atualmente, a aterosclerose é considerada a segunda maior causa de óbitos no mundo, depois da Covid-19, segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS).
9 abr. 2024 
4 min. 
