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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ulbricht, Leandra | - |
Autor(es): dc.contributor | Pilla Junior, Valfredo | - |
Autor(es): dc.contributor | Sato, Gilson Yukio | - |
Autor(es): dc.contributor | Ripka, Wagner Luis | - |
Autor(es): dc.contributor | Ulbricht, Leandra | - |
Autor(es): dc.creator | Cittolin, Pedro Francescon | - |
Autor(es): dc.creator | Souza, Viviane Lima Bonfim Moroni de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:12:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:12:59Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-24 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-24 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-06-27 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35536 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1091148 | - |
Descrição: dc.description | The computed tomography (CT) technique emerges as one of the current reference methods for assessing a patient’s body composition (BC). It can provide important information for several clinical applications. The proper use of the information obtained by this method depends on local reference values. In Brazil, however, there is a large gap regarding these values for its population, motivating a retrospective population study to establish such normative reference values. In order to enable and facilitate the extensive analysis of a large number of CT exams, several authors in the computational area have worked to automate the processes of segmentation and diagnostic assistance using neural networks. Therefore, the purpose of this work was to develop a system to automate the analysis of computed tomography scans to enable the study of body composition in adults. It was necessary to automate the selection of the ideal slice (3rd lumbar vertebra, L3) on the CT for the analysis of the BC and, from the selected slice, automate the process of mapping the different tissues (bone, muscle and fat) that compose it. As a result, a cross-platform system in Python was developed for processing CT files in the DICOM format. The system performs the chaining of convolutional neural network (CNN) algorithms, such as U-Net, SpatialConfiguration-Net and EfficientNet-B6, in order to automate the processes of L3 selection and tissue segmentation. The system has a simple and friendly interface, intended for use by health professionals, optimizing time and human and computational efforts to perform the study. | - |
Descrição: dc.description | A técnica de avaliação da tomografia computadorizada (TC) emerge como um dos métodos de referência da atualidade para avaliação da composição corporal (CC). Esta pode gerar informações importantes sobre um paciente, úteis para diversas aplicações clínicas. A utilização adequada destas informações depende de valores locais de referência. O Brasil, entretanto, apresenta uma grande lacuna em relação a estes valores para a sua população, motivando um estudo retrospectivo populacional para estabelecer os valores normativos de referência brasileiros. Para facilitar e viabilizar a ampla análise de um grande número de exames de TC, vários autores na área da computação têm trabalhado para automatizar os processos de segmentação e auxílio diagnóstico a partir de redes neurais. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de análise automatizada de tomografias computadorizadas que viabilize o estudo da composição corporal em adultos. Necessitou-se automatizar o processo de seleção da fatia no nível ideal (3ª vértebra lombar, L3) na TC para a análise da CC e, a partir da fatia selecionada, automatizar o mapeamento dos diferentes tecidos (ósseo, muscular e gorduroso) que a compõem. Como resultado, foi desenvolvido um sistema multiplataforma em Python para o processamento de arquivos de TC no formato DICOM. O sistema realiza o encadeamento de algoritmos que empregam redes neurais convolucionais (CNNs), tais como U-Net, SpatialConfiguration-Net e EfficientNet-B6, a fim de automatizar os processos de seleção da L3 e segmentação dos tecidos. O sistema conta com uma interface simples e amigável, voltada à utilização por profissionais da área da saúde, otimizando tempo e esforços humanos e computacionais a serem utilizados para o estudo. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Composição corporal | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tomografia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Interfaces de usuário (Sistemas de computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Coluna lombar | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos - Desenvolvimento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Body composition | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tomography | - |
Palavras-chave: dc.subject | User interfaces (Computer systems) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Lumbar vertebrae | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorithms - Development | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA | - |
Título: dc.title | Identificação automatizada da composição corporal em adultos a partir da tomografia computadorizada | - |
Título: dc.title | Automated identification of body composition in adults from computerized tomography | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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