Avaliação de aterosclerose a partir de análises longitudinais de imagens ultrassonográficas utilizando curvas de nível adaptativas por redes neurais convolucionais e mecanismo de atenção reversa (2025)
- Authors:
- Autor USP: SAMPAIO, RAFAEL DE ASSUNÇÃO - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/T.45.2025.tde-20102025-143825
- Subjects: ARTERIOSCLEROSE; DOENÇAS CARDIOVASCULARES; REDES NEURAIS; ULTRASSONOGRAFIA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; TÉCNICAS DE DIAGNÓSTICO CARDIOVASCULAR
- Keywords: Atenção reversa; Aterosclerose; Atherosclerosis; Curvas de nível; Level sets; Recurrent neural networks; Redes neurais recorrentes; Reverse attention; Ultrassonografia
- Language: Português
- Abstract: A aterosclerose é um processo patológico que pode levar ao estreitamento das artérias devido à formação de placa de gordura. Em decorrência disso, doenças cardiovasculares e acidentes vasculares cerebrais ceifam vidas, sem que se saiba a causa exata. As imagens ultrassonográficas permitem a investigação das artérias carótidas e da avaliação da espessura da camada lúmen-íntima e média-adventícia (EIMC). Tal medida é um indicador importante da evolução da doença em conjunto com exames clínicos. Nesta tese, propõe-se uma metodologia inédita baseada em curvas de nível adaptativas acoplada a um autocodificador de remoção de ruído, com o objetivo de segmentação e mensuração do EIMC. Para avaliá-lo em conjunto com os dados clínicos longitudinais, a fim de predizer a gravidade de risco cardiovascular em novos casos, foi criado um modelo de rede neural recorrente com mecanismo de atenção reversa para dados híbridos. Os dados analisados são provenientes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), uma pesquisa multicêntrica de grande porte que investiga a incidência e os fatores de risco associados a doenças crônicas, com ênfase nas cardiovasculares e no diabetes. Os resultados obtidos para uma amostra de casos do ELSA-Brasil quanto à segmentação e à aferição do EIMC são estatisticamente compatíveis e em concordância com os obtidos por especialistas, bem como permitiram destacar os fatores predominantes na evolução do quadro clínico. O nosso modelo foi comparado com o ERGde Framingham para classificação de risco cardiovascular; os resultados obtidos demostraram concordância entre ambos. Finalmente, com a ampla disponibilidade de tecnologias ultrassonográficas portáteis, espera-se que a metodologia amplie o uso clínico do EIMC, viabilizando a classificação automática de imagens e a detecção rápida, eficiente e de baixo custo de fatores de risco; bases maiores e mais dados clínicos devem aprimorar seu poder e alcance
- Imprenta:
- Data da defesa: 22.08.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
SAMPAIO, Rafael de Assunção. Avaliação de aterosclerose a partir de análises longitudinais de imagens ultrassonográficas utilizando curvas de nível adaptativas por redes neurais convolucionais e mecanismo de atenção reversa. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20102025-143825/. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Sampaio, R. de A. (2025). Avaliação de aterosclerose a partir de análises longitudinais de imagens ultrassonográficas utilizando curvas de nível adaptativas por redes neurais convolucionais e mecanismo de atenção reversa (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20102025-143825/ -
NLM
Sampaio R de A. Avaliação de aterosclerose a partir de análises longitudinais de imagens ultrassonográficas utilizando curvas de nível adaptativas por redes neurais convolucionais e mecanismo de atenção reversa [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20102025-143825/ -
Vancouver
Sampaio R de A. Avaliação de aterosclerose a partir de análises longitudinais de imagens ultrassonográficas utilizando curvas de nível adaptativas por redes neurais convolucionais e mecanismo de atenção reversa [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20102025-143825/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.45.2025.tde-20102025-143825 (Fonte: oaDOI API)
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