26 de fevereiro de 2021  | por Redação WebContent

As pesquisadoras do CEPID BRAINN dra. Letícia Rittner e dra. Clarissa Yasuda, juntamente com o pesquisador dr. Roberto Lotufo (previamente associado ao CEPID) e colegas, publicaram este mês, no periódico científico Heliyon, do grupo CELL, um trabalho em que descrevem um novo método de segmentação do hipocampo em imagens de ressonância magnética, baseado em deep learning.

Segundo os pesquisadores, “o método alcançou o estado da arte em segmentação de hipocampo em pacientes com Alzheimer e também em pacientes com epilepsia, que apresentavam ressecções de hipocampo”, representando um importante avanço na área.

A segmentação do hipocampo em imagens de ressonância magnética é objeto essencial para o estudo, o diagnóstico e o tratamento de diversas doenças neuropsiquiátricas. Todavia, hoje em dia, essa segmentação ou é realizada manualmente, em um processo custoso e complexo, ou é automatizada, com base em algoritmos que foram “treinados” a partir de imagens de cérebros saudáveis ou de pessoas com Alzheimer. Os resultados desses treinamentos não necessariamente seriam válidos para a segmentação do hipocampo em outros casos clínicos, como por exemplo em pessoas com epilepsia e ressecção nesta região cerebral. E foi justamente nesses casos que o grupo de pesquisadores focou seus trabalhos.

O resultado do estudo é a criação de uma nova metodologia de segmentação de hipocampo, de código aberto, baseada em deep learning e nas chamadas Convolutional Neural Networks. Para detalhes sobre o estudo, o paper “Hippocampus segmentation on epilepsy and Alzheimer’s disease studies with multiple convolutional neural networks” pode ser lido integralmente no link abaixo:

REFERÊNCIAS

• Diedre Carmo, Bruna Silva, Clarissa Yasuda, Letícia Rittner, Roberto Lotufo. Hippocampus segmentation on epilepsy and Alzheimer’s disease studies with multiple convolutional neural networks. Heliyon, Volume 7, Issue 2, 2021.https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06226.