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Modelos de coração impressos em 3D.
Engenheiros e cientistas da computação da MIT e o Boston Children's Hospital desenvolveram um novo sistema que pode converter exames de ressonância magnética do coração de um paciente em modelos impressos em 3D.
Os modelos poderiam fornecer uma maneira mais intuitiva para os cirurgiões avaliarem e se prepararem para as idiossincrasias anatômicas de pacientes individuais. “Nossos colaboradores estão convencidos de que isso fará a diferença”, afirma Polina Golland, professora de engenharia elétrica e ciência da computação no MIT, que liderou o projeto. “A frase que ouvi é que ‘o cirurgião vê com as mãos’, que a percepção está no toque.”
Neste outono, sete cirurgiões cardíacos do Hospital Infantil de Boston participarão de um estudo destinado a avaliar a utilidade dos modelos.
Golland e seus colegas descreverão seu novo sistema na Conferência Internacional sobre Computação de Imagens Médicas e Intervenção Assistida por Computador, em outubro. Danielle Pace, estudante de graduação do MIT em engenharia elétrica e ciência da computação, é a primeira autora do artigo e liderou o desenvolvimento do software que analisa exames de ressonância magnética. Medhi Moghari, físico do Hospital Infantil de Boston, desenvolveu novos procedimentos que aumentam dez vezes a precisão dos exames de ressonância magnética, e Andrew Powell, cardiologista do hospital, lidera o trabalho clínico do projeto.
O trabalho foi financiado pelo Hospital Infantil de Boston e pelo Harvard Catalyst, um consórcio que visa mover rapidamente a inovação científica para a clínica.
Os dados de ressonância magnética consistem em uma série de seções transversais de um objeto tridimensional. Como uma fotografia em preto e branco, cada seção transversal possui regiões escuras e claras, e os limites entre essas regiões podem indicar as bordas das estruturas anatômicas. Então, novamente, eles podem não.
Determinar os limites entre objetos distintos em uma imagem é um dos problemas centrais da visão computacional, conhecido como “segmentação de imagens”. Mas os algoritmos de segmentação de imagens de uso geral não são confiáveis o suficiente para produzir os modelos precisos exigidos pelo planejamento cirúrgico.
Fatores humanos
Normalmente, a maneira de tornar um algoritmo de segmentação de imagens mais preciso é aumentá-lo com um modelo genérico do objeto a ser segmentado. Os corações humanos, por exemplo, têm câmaras e vasos sanguíneos que geralmente estão aproximadamente nos mesmos lugares uns em relação aos outros. Essa consistência anatômica poderia dar a um algoritmo de segmentação uma maneira de eliminar conclusões improváveis sobre os limites dos objetos.
O problema com essa abordagem é que muitos dos pacientes cardíacos do Hospital Infantil de Boston necessitam de cirurgia precisamente porque a anatomia dos seus corações é irregular. As inferências de um modelo genérico podem obscurecer as características que mais importam para o cirurgião.
No passado, os pesquisadores produziram modelos do coração para impressão, indicando manualmente os limites em exames de ressonância magnética. Mas com as cerca de 200 seções transversais em uma das varreduras de alta precisão de Moghari, esse processo pode levar de oito a 10 horas.
“Eles querem trazer as crianças para serem examinadas e passar provavelmente um ou dois dias planejando como exatamente irão operar”, diz Golland. “Se demorar mais um dia apenas para processar as imagens, fica complicado.”
A solução de Pace e Golland foi pedir a um especialista humano que identificasse os limites em algumas seções transversais e permitir que os algoritmos assumissem o controle a partir daí. Seus resultados mais fortes surgiram quando pediram ao especialista para segmentar apenas uma pequena área — um nono da área total — de cada seção transversal.
Nesse caso, segmentar apenas 14 patches e deixar o algoritmo inferir o restante rendeu 90% de concordância com a segmentação especializada de toda a coleção de 200 seções transversais. A segmentação humana de apenas três manchas rendeu 80% de concordância.
“Acho que se alguém me dissesse que eu poderia segmentar o coração inteiro em oito fatias de 200, eu não teria acreditado”, diz Golland. “Foi uma surpresa para nós.”
Juntas, a segmentação humana de amostras e a geração algorítmica de um modelo cardíaco digital em 3D levam cerca de uma hora. O processo de impressão 3D leva mais algumas horas.
Prognóstico
Atualmente, o algoritmo examina fragmentos de seções transversais não segmentadas e procura características semelhantes nas seções transversais segmentadas mais próximas. Mas Golland acredita que o seu desempenho poderia ser melhorado se também examinasse manchas que correm obliquamente através de várias secções transversais. Esta e outras variações do algoritmo são objeto de pesquisas contínuas.
O estudo clínico no outono envolverá ressonâncias magnéticas de 10 pacientes que já receberam tratamento no Hospital Infantil de Boston. Cada um dos sete cirurgiões receberá dados de todos os 10 pacientes – alguns, provavelmente, mais de uma vez. Esses dados incluirão exames brutos de ressonância magnética e, de forma aleatória, um modelo físico ou um modelo 3D computadorizado, baseado, novamente de forma aleatória, em segmentações humanas ou em segmentações algorítmicas.
A partir desses dados, os cirurgiões traçarão planos cirúrgicos, que serão comparados com a documentação das intervenções realizadas em cada um dos pacientes. A esperança é que o estudo esclareça se os modelos físicos impressos em 3D podem realmente melhorar os resultados cirúrgicos.
“Com certeza, um modelo 3D ajudaria de fato”, diz Sitaram Emani, cirurgião cardíaco do Hospital Infantil de Boston que não é coautor do novo artigo. “Utilizamos esse tipo de modelo em alguns pacientes e, de fato, realizamos uma ‘cirurgia virtual’ no coração para simular condições reais. Fazer isso realmente ajudou na cirurgia real em termos de redução do tempo gasto no exame do coração e na realização do reparo.”
“Acho que isso também reduzirá a incidência de lesões residuais – imperfeições no reparo – ao nos permitir simular e planejar o tamanho e o formato dos remendos a serem usados”, acrescenta Emani. “Em última análise, os patches impressos em 3D baseados no modelo nos permitirão adaptar a prótese ao paciente.”
“Finalmente, isso simplifica imensamente as discussões com as famílias, que acham a anatomia confusa”, diz Emani. “Isso lhes dá uma visão melhor, e muitos pacientes e familiares comentaram sobre como isso os capacita a compreender melhor sua condição”.