O processamento de imagens médicas a partir da Inteligência Artificial (IA) tem moldado profundamente as práticas diagnósticas na Medicina.
A aplicação de técnicas de IA eleva a precisão das análises clínicas e agiliza significativamente os processos envolvidos.
A seguir, introduziremos o conceito de processamento de imagens para diagnóstico assistido por IA e discutiremos as soluções mais avançadas disponíveis no campo. Prossiga com a leitura!
Processamento de imagens: entenda o que é e como se aplica na Medicina
O processamento de imagens é uma técnica de análise e interpretação de dados visuais, que se refere ao tratamento de imagens para melhorar a qualidade ou extrair informações úteis.
Na Medicina, a tecnologia é utilizada, especialmente, no diagnóstico de doenças, podendo ser aplicada em raios-X, ressonâncias magnéticas (MRI), tomografias computadorizadas (CT), ultrassonografias e muitos outros equipamentos de captação de imagem!
A utilização do processamento de imagens na Medicina começa com a aquisição de imagens médicas, que são então processadas para realçar ou identificar certos atributos.
Isso pode incluir ajustes de contraste e brilho, remoção de ruídos, segmentação de imagens e a transformação de imagens para melhor visualização.
Com esse recurso, as anormalidades como tumores, fraturas, bloqueios vasculares e outras condições patológicas são facilmente identificadas e classificadas, muitas vezes sem um processo invasivo.
A precisão desses diagnósticos é extremamente importante, pois influencia diretamente as decisões terapêuticas subsequentes.
IA e imagens médicas: saiba como se aplica e quais são as melhores soluções
A IA tem revolucionado diversos campos da ciência e da tecnologia, e sua aplicação no gerenciamento de processos de imagens médicas é um dos exemplos mais impactantes dessa transformação.
No contexto da Medicina, a IA contribui para o aumento da precisão, eficiência e eficácia no diagnóstico de doenças, otimizando o uso de imagens médicas para oferecer cuidados mais rápidos e precisos aos pacientes.
O processamento de imagens médicas apoiado pela IA inclui tarefas como:
- A segmentação de imagens, que isola e identifica regiões específicas de interesse;
A classificação, que categoriza as imagens em diferentes classes diagnósticas; e
A detecção de objetos, que localiza estruturas anatômicas ou anormalidades específicas.
Tais tarefas são fundamentais para auxiliar os médicos a interpretar grandes volumes de dados de imagem de forma rápida e acurada.
Nesse cenário, os programas MATLAB® e Simulink® se destacam como soluções inovadoras para o desenvolvimento e implementação de aplicativos de imagens médicas baseados em IA.
As plataformas oferecem um ambiente integrado e flexível que permite, aos desenvolvedores e pesquisadores, trabalhar eficientemente com estruturas de IA comuns. Também sendo possível a integração com TensorFlow™ e PyTorch. Isso possibilita a construção de modelos robustos e adaptados às necessidades específicas do processamento de imagens médicas.
Também se é possível trabalhar com transfer learning, assim sendo possível a criação de AI extremamente poderosas com modelos previamente treinados já existentes no MATLAB® ou baixando-os diretamente da internet!
Um dos maiores benefícios de usar o MATLAB® e o Simulink® é a capacidade de integrar a IA ao fluxo de trabalho completo de desenvolvimento de aplicativos de imagem.
Desde a aquisição de dados até a análise final e interpretação, esses sistemas facilitam a criação de um pipeline contínuo que maximiza a eficácia do processo diagnóstico.
Além disso, com o Design Baseado em Modelo (Model-Based Design), os desenvolvedores podem incorporar etapas de verificação e validação ao longo do processo de desenvolvimento.
Assim, garantem que os aplicativos cumpram com os rigorosos padrões regulatórios, como as normas da FDA (Food and Drug Administration) nos Estados Unidos, ou as normas CE na União Europeia, ou normas brasileiras da ANVISA.
Essas características fazem do MATLAB® e do Simulink® ferramentas poderosas para enfrentar os desafios do processamento de imagens médicas. Eles suportam a criação de soluções de IA avançadas e asseguram que elas sejam seguras, confiáveis e em conformidade com os regulamentos do setor de saúde.
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