Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45376

Compartilhe esta página

Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorFERNANDES, Thiago de Salazar e-
dc.contributor.authorSILVA, João Marcos Oliveira de Souza-
dc.date.accessioned2022-08-01T19:50:13Z-
dc.date.available2022-08-01T19:50:13Z-
dc.date.issued2022-06-29-
dc.date.submitted2022-07-27-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45376-
dc.description.abstractA imaginologia aplicada ao diagnóstico de câncer é um campo crescente de pesquisas, que atualmente envolve um conjunto de ferramentas de inteligência artificial, dando origem a uma nova área conhecida por Radiômica. Apesar dos avanços recentes, o diagnóstico e tratamento de alguns tipos de tumores, como o pulmonar e o retal, permanecem um desafio. Pesquisas mostram que a sobrevida de pacientes com câncer de pulmão é baixa, considerando que a maioria dos casos é diagnosticado em estágio já avançado. Portanto, a interpretação correta de imagens é fundamental na detecção precoce de tumores, promovendo um tratamento mais eficaz. A extração de características de textura dos tecidos por meio do cálculo da dimensão fractal é um método promissor para este propósito. Estruturas irregulares, como a de tumores, não possuem dimensões inteiras, e sim dimensões fracionárias. Sabe-se que a medida destas dimensões pode permitir a identificação do tipo de tumor, prever resposta a tratamentos, e seu valor pode estar relacionado ao prognóstico da doença. O objetivo do presente trabalho foi revisar e discutir o conceito de Radiômica Fractal, fornecendo atualizações sobre o seu avanço e a sua aplicabilidade na oncologia, e identificando as novas possibilidades além de ratificar os seus benefícios para um diagnóstico precoce e melhor prognóstico. Para a busca de artigos científicos, foram empregados descritores como “radiomics”, “fractal dimension”, e “cancer” na base de dados Biblioteca Virtual de Saúde (BVS) e PubMed, no período de agosto de 2021 até junho de 2022. Das publicações avaliadas, foram incluídas as que atenderem aos critérios subsequentes: publicação nos últimos 5 anos, texto completo em inglês, utilização de análise fractal, estudo em pessoas com 18 anos ou mais. As pesquisas no BVS e PubMed foram avaliadas quanto às modalidades de imagens utilizadas, tal qual o modelo radiômico fractal em conjunto com a radioterapia. Foi avaliado que uso da Dimensão Fractal (DF) para a análise de texturas e identificação de câncer, foi de suma importância permitindo os artigos, aqui estudados, identificaram que o fractal foi capaz de predizer cânceres e complicações que a doença viria a trazer para o paciente, como prever a sobrevida livre de doença nos próximos 5 anos, pCR e diferenciação de lesões pulmonares. A dimensão fractal possui um futuro promissor, principalmente na área da oncologia, por conta da sua capacidade de análise minuciosa que promove uma extração de informações que são cruciais no mundo da radiologia, porém, alguns impasses técnicos ainda precisam ser estudados mais profundamente para que a Radiômica Fractal possa ser implementada de forma mais abrangente.pt_BR
dc.format.extent41pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectImaginologia. Inteligência artificial. Características de textura. Irregularidade. Tumores.pt_BR
dc.titleRadiômica fractal em diagnóstico de câncerpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3862551167100322pt_BR
dc.description.abstractxImaging applied to cancer diagnosis is a growing field of research, which currently involves a set of artificial intelligence tools, giving rise to a new area known as Radiomics. Despite recent advances, the diagnosis and treatment of some types of tumors, such as pulmonary and rectal tumors, remain a challenge. Research shows that the survival of patients with lung cancer is low, considering that most cases are diagnosed at an advanced stage. Therefore, the correct interpretation of images is fundamental in the early detection of tumors, promoting a more effective treatment. The extraction of texture features from fabrics through fractal dimension calculation is a promising method for this purpose. Irregular structures, such as tumors, do not have whole dimensions, but fractional dimensions. It is known that the measurement of these dimensions can allow the identification of the type of tumor, predict response to treatments, and its value can be related to the prognosis of the disease. The objective of the present work was to review and discuss the concept of Fractal Radiomics, providing updates on its progress and its applicability in oncology, and identifying the new possibilities in addition to ratifying its benefits for an early diagnosis and better prognosis. To search for scientific articles, descriptors such as “radiomics”, “fractal dimension”, and “cancer” were used in the Virtual Health Library (BVS) and PubMed database, from August 2021 to June 2022. publications evaluated, those that meet the following criteria were included: publication in the last 5 years, full text in English, use of fractal analysis, study in people aged 18 years and over. Research in the VHL and PubMed were evaluated regarding the imaging modalities used, such as the fractal radiomic model in conjunction with radiotherapy. It was evaluated that the use of the Fractal Dimension (DF) for the analysis of textures and cancer identification was of paramount importance allowing the articles studied to identify that the fractal was able to predict cancers and complications that the disease would bring to the patient, how to predict disease-free survival over the next 5 years, pCR and differentiation of lung lesions. The fractal dimension has a promising future, especially in the area of oncology, due to its ability to analyze in detail, which promotes an extraction of information that is crucial in the world of radiology, however, some technical impasses still need to be studied more deeply so that the Fractal radiomics can be implemented more comprehensively.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências da Saúdept_BR
dc.degree.departament::(CB-DBR) - Departamento de Biofísica e Radiologiapt_BR
dc.degree.graduation::CB-Curso de Biomedicinapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(CB - BM) - TCC - Biomedicina

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC com Ficha Catalografica inclusa.pdf1,06 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons