Algoritmos computacionais para estudos da função hepática em Medicina Molecular

O fígado é um órgão vital que realiza um número múltiplo de funções-chave necessárias ao correto funcionamento do organismo. Aquando alguma falha comprometedora da sua função, é necessário recorrer a técnicas e metodologias existentes na prática clínica para garantir a acuidade do diagnóstico e para que possam ser implementadas as soluções mais favoráveis à sua recuperação. A avaliação pré-operatória do tecido hepático remanescente futuro é fundamental na identificação de pacientes com um risco aumentado de falência hepática antes de ressecação hepática por patologia ou doação para transplante do fígado. Normalmente o tecido hepático remanescente futuro é avaliado por Tomografia Computadorizada (CT), sendo esta uma medida indireta para estimar o volume de tecido hepático remanescente futuro. Atualmente, a cintigrafia hepatobiliar (SPECT) permite a avaliação direta da função hepática total e remanescente futura. Desta forma, aliando informação funcional obtida por SPECT com informação anatómica disponibilizada por CT, é possível a avaliação da função hepática segmentar e a delineação dos segmentos hepáticos a ressecar para conseguinte obtenção da função e do volume remanescente futuros. No âmbito da Visão Computacional, que nos últimos tempos tem vindo a promover o desenvolvimento de novas ferramentas para aplicações na imagiologia médica, esta Dissertação tem como objetivo explorar algumas potencialidades do processamento de imagens cintigráficas, apresentando algoritmos computacionais para obtenção da função hepática do paciente. A metodologia proposta visa, através da utilização de abordagens utilizadas na Medicina Molecular e no processamento de imagem médica, apresentar uma interface robusta capaz de identificar as regiões de interesse assim como a aquisição da informação contida nessas mesmas regiões para que, recorrendo ao uso da média geométrica, seja possível adquirir uma otimização da função hepática. O estudo foi realizado com a utilização de imagens de cintigrafias hepatobiliares com 99mTc-mebrofenina que revela ser o radiofármaco ideal pela sua ínfima taxa de excreção renal. Os resultados obtidos pela aplicação da metodologia são indicadores da eficácia do modelo, que depende em grande parte da imagem obtida, dado que o fígado partilha uma distribuição de intensidade semelhante com os órgãos circundantes, o que poderá dificultar na delimitação das regiões. Por conseguinte, estes resultados são também dependentes da informação que é extraída das regiões, uma vez que é esta que dita o valor percentual da função hepática. Tendo em conta estes resultados, pode inferir-se que o modelo é uma ferramenta apta na realização das tarefas exigidas e, posto isto, pode ser utilizado para avaliar o estado de um paciente que sofra de alguma anomalia a nível hepatobiliar. É possível concluir que a identificação, análise e tratamento de estruturas humanas, são tarefas de um elevado grau de complexidade, uma vez que, tratando-se de um sistema em constante funcionamento, as estruturas não são constantes e variam com o tempo. Contudo, as ferramentas atualmente disponíveis e a evolução na imagiologia têm vindo a combater esta problemática.Liver is a vital organ that performs a multiple number of key functions necessary to the right functioning of the organism. When there is a compromising failure of its function, it becomes crucial to resource to existing techniques and methodologies in clinical practice to ensure the accuracy of the diagnosis and to implement solutions more propitious to its recovery. Preoperative evaluation of future remnant liver is essential in identifying patients with an increased risk of liver failure before liver resection, caused by any pathology or liver donation. Normally future remnant liver is evaluated by CT scan, which is an indirect measure to estimate future remnant liver volume. Hepatobiliary scintigraphy (SPECT) allows, nowadays, direct evaluation of total and future remnant hepatic function. In this way, combining SPECT’s functional information with anatomical information provided by CT, it is possible to evaluate segmental hepatic function and delineation of hepatic segments to be resected in order to get future remnant function and volume. In Computer Vision field, which has been promoting the development of new tools for application in medical imaging, this Dissertation aims to explore some potentialities of scintigraphy images processing, presenting computational algorithms to get patient’s hepatic function. The proposed methodology aims, through the use of approaches used in Molecular Medicine and in medical image processing to present a robust interface capable of identifying the regions of interest as well as the acquisition of information contained in these regions so that, using geometric mean, it would be possible to optimize hepatic function. The study was realized with the use of hepatobiliary scintigraphies with 99mTc- mebrofenin, which reveals to be the ideal radiopharmaceutical because of its extremely low renal excretion rate. The results obtained using the developed methodology are indicators of model’s efficiency, which largely depends on the obtained image, as liver shares a distribution of intensity similar with the surrounding organs that can difficult region’s contour. Therefore, these results are also dependent on the information that is extracted from the regions, since this predict the percentage value of liver function. Taking these results into account, it might be said that the interface is a tool capable of doing the demanding tasks and it can be used to evaluate the situation of a patient who suffers from any hepatobiliary abnormality. In conclusion, identification, analysis and processing human structures are tasks with a high complexity level, as it is a system in constant movement, the structures are inconstant which means that they vary through time. However, nowadays available tools and imaging evolution have been fighting this problem