Software de apoio ao diagnóstico da hanseníase aplicado ao teste da histamina endógena (2024)
- Authors:
- Autor USP: COSTA, WILBERT DENER LEMOS - FMRP
- Unidade: FMRP
- DOI: 10.11606/D.17.2024.tde-20022025-133835
- Subjects: SOFTWARES; DIAGNÓSTICO CLÍNICO; HANSENÍASE; HISTAMINA; INFORMÁTICA MÉDICA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Artificial intelligence; Auxílio ao diagnóstico; Diagnosis and treatment; Diagnostic aid; Diagnóstico e tratamento; Endogenous histamine; Hansen's disease; Health informatics; Histamina endógena; Imagens médicas; Informática em saúde; Medical imaging
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Introdução:A hanseníase é uma doença crônica e infecciosa causada pela Mycobacterium leprae ou Mycobacterium lepromatosis, que afeta a pele e nervos periféricos principalmente. Os sintomas e sinais clínicos incluem áreas na pele com diminuição ou perda de sensibilidade, dormência e formigamentos, pele infiltrada, disautonomias, queda de pelos e diminuição de força nos pés, mão e olhos, podendo levar a deformidades irreversíveis. Um dos exames subsidiários para o diagnóstico de hanseníase é o teste da histamina endógena que consiste em traçar uma reta na pele do paciente utilizando-se de um instrumento rombo (cotonete), aplicando uma pressão moderada e constante, começando na área normal acima, passando pela área da lesão e finalizando na região normal distalmente, esperando-se um eritema reflexo linear e uniforme ao longo do trajeto. Nas lesões de hanseníase esse eritema reflexo não acontece internamente e as manchas se tornam mais definidas em contraste ao eritema externo intenso nas áreas periféricas autonômicamente normais. Objetivo: Avaliar a resposta cutânea ao teste de histamina endógena através de fotografias, utilizando-se de um sistema computacional com inteligência artificial, e retornando uma probabilidade de diagnóstico positivo à hanseníase para auxiliar o profissional de saúde. Métodos: Após a assinatura do termo de consentimento livre e esclarecido para utilização de coletar fotografias padronizadas de lesões cutâneas de hanseníase, vitiligo e pele sem lesões, foi criado um banco de dados com imagens capturadas antes e após 5, 10, 20, 30 e 60 segundos da aplicação do teste da histamina endógena (THE). Considerando que este estudo é focado em lesões de pele, a escolha de espaços de cores frequentemente utilizados para identificar a pele é fundamental. Portanto, foram selecionados três espaços de cores comumente empregados em estudos publicados de software aplicados à detecção depele. Os espaços de cores escolhidos para este estudo são: RGB (R-vermelho, G-verde, B-azul), HSV (H-matiz, S-saturação, V-valor) e HLS (H-matiz, L-luminosidade, S-saturação). As imagens deste banco de dados foram analisadas por meio de um sistema computacional desenvolvido com o objetivo de detectar valores de pixels e compará-los. Este sistema compara o valor de pixel mais comum nas regiões de interesse(ROIs) selecionadas pelo usuário nos diferentes canais de cores que determinamos anteriormente, dentro e fora da lesão. Em seguida, calcula-se o módulo da diferença dessas áreas em nos canais de cores e, posteriormente, o módulo da diferença desses resultados nas imagens obtidas antes e após o THE. Com base neste processo, foi implementado ao sistema computacional a funcionalidade de reconhecer e interpretar essas características com o objetivo de identificar lesões cutâneas provocadas pela hanseníase. O protocolo criado exige que o usuário capture duas imagens consecutivas da área afetada, uma antes e outra após 30 segundos da aplicação do THE, e selecione três ROIs dentro e três ROIs fora da lesão para cada imagem. O sistema então compara e analisa essas áreas selecionadas, fornecendo uma avaliação probabilística de áreas com disautonomia, que caracterizam a presença de hanseníase, para auxiliar o profissional de saúde para um melhor diagnóstico clínico. Resultados: Antes da realização do THE esperava-se encontrar uma diferença baixa entre os canais de cores (principalmente no canal R) dos ROIs dentro e fora da lesão nas fotos sem lesão de pele (Grupo C) e nas fotos com lesões de pele provocada por hanseníase (Grupo H), e uma diferença significativa nas fotos com lesões de pele provocada por vitiligo (Grupo V). Todavia, esperava-se uma diferença maior nas fotos do grupo H após 30 segundos da aplicação do THE, diferença essa que caracterizaria a ausência e/ou diminuição do avermelhamento causado peladoença. Nas fotos do Grupo C, era esperado que continuasse com diferença baixa, e nos casos do Grupo V, era esperado que continuasse com uma diferença alta porém próxima da diferença antes da aplicação do teste. O banco de dados criado pelas fotos coletadas foi composto 146 fotografias, 88 fotografias (44 fotos antes do THE e 44 fotos após o THE, resultando em 44 testes realizados) de áreas da pele do Grupo C, 22 fotografias (11 fotos antes do THE e 11 fotos após o THE, resultando em 11 testes realizados) de áreas da pele do Grupo V e 36 fotografias (18 fotos antes do THE e 18 fotos após o THE, resultando em 18 testes realizados) de áreas da pele do Grupo H. Como esperado, após comparar a diferença dos ROIs dentro e fora da lesão com as fotos antes e após a aplicação do THE, foi notado valores mais altos no canal R, sendo 13(72,2%) dos 18 testes do grupo H, 5(45,5%) dos 11 testes do grupo de V e 10(22,7%) dos 44 testes do grupo C com o canal R possuindo valor maior que 10, portanto definimos o primeiro filtro como F1 = R >= 10 . Foi notado também um maior valor no canal S(saturação) no grupo V, o que é justificado por a lesão ser mais clara que a de hanseníase, aplicando um segundo filtro (F2) para saturação inferior a 40, F2 = S <= 40, obtivemos 17(94,4%) das 18 fotos do grupo de hanseníase, 4(36,4%) dos 11 testes do grupo de vitiligo e 44(100%) dos 44 testes do grupo controle, se combinarmos os dois filtro(F1 e F2), tivemos o resultado de 12(66,7%) dos 18 testes do grupo de hanseníase, 1(9,1%) dos 11 testes do grupo de vitiligo e 10(22,7%) dos 44 testes do grupo controle. Conclusão: A implementação dos filtros para valores elevados no canal R (F1) e valores baixos para o canal S(F2) no software desenvolvido, foi selecionado quase 67% do grupo de fotos de lesões provocadas por hanseníase e obtendo uma proporção de acerto de 76,7%, destacando a possível eficácia do software como uma ferramenta diagnóstica. O estudomostra que a abordagem adotada é possivelmente viável e pode oferecer avanços significativos na detecção precoce e distinção de condições cutâneas (áreas de disautonomias), com implicações clínicas importantes ao melhorar a precisão diagnóstica
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2024
- Data da defesa: 16.10.2024
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
COSTA, Wilbert Dener Lemos. Software de apoio ao diagnóstico da hanseníase aplicado ao teste da histamina endógena. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-20022025-133835/. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Costa, W. D. L. (2024). Software de apoio ao diagnóstico da hanseníase aplicado ao teste da histamina endógena (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-20022025-133835/ -
NLM
Costa WDL. Software de apoio ao diagnóstico da hanseníase aplicado ao teste da histamina endógena [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-20022025-133835/ -
Vancouver
Costa WDL. Software de apoio ao diagnóstico da hanseníase aplicado ao teste da histamina endógena [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-20022025-133835/
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