Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/13813
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dc.contributor.advisorCaramelo, Francisco José Amado-
dc.contributor.advisorGomes, Célia Maria Freitas-
dc.contributor.authorVentura, André Rodrigues-
dc.date.accessioned2010-10-06T14:45:23Z-
dc.date.available2010-10-06T14:45:23Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationVentura, André Rodrigues - Análise da heterogeneidade intratumoral em imagens PET-FDG. Coimbra, 2010en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316/13813-
dc.description.abstractA heterogeneidade intra-tumoral, típica em tumores sólidos, é condicionada por múltiplos factores celulares, o que influencia o comportamento biológico do tumor, podendo assim ter um importante valor na resposta à terapêutica. A FDG em PET permite detectar alterações no metabolismo celular, onde níveis de captação elevados traduzem maior actividade celular (consumo de glicose) e por conseguinte maior potencial de agressividade, sendo utilizado como método de diagnóstico e estadiamento da doença oncológica, assim como na resposta à terapêutica. A análise quantitativa da distribuição espacial do radiofármaco poderá reflectir a heterogeneidade metabólica tumoral e por conseguinte ser utilizado como um novo parâmetro preditivo da resposta à terapêutica. Neste trabalho desenvolveu-se um algoritmo de análise e classificação da heterogeneidade intra-tumoral em imagens PET-FDG 3D em função da distribuição e quantificação da captação celular de FDG. Para isso recorreu-se a Support Vector Machine como método de treino e respectiva classificação. Foram utilizados 20 volumes de imagens tumorais como grupo de treino e 10 como grupo de teste, sendo ambos constituídos por tumores reais e tumores simulados. Para teste e validação deste método foi desenvolvido outro algoritmo que permite simular tumores com as características desejadas, nomeadamente a localização, número de focos, raio e intensidade. O classificador foi construído por decomposição One-Against-All para SVM, utilizando Kernel RBF e uma constante de regularização igual a 10. O classificador foi caracterizado calculando a sua sensibilidade e especificidade para cada grau de heterogeneidade. Sensibilidade (%): Grau 1 - 100; Grau 2 – 0.75; Grau 3 - 0; Grau 4 - 100. Especificidade (%): Grau 1 – 0.89; Grau 2 - 100; Grau 3 - 100; Grau 4 – 0.69. A heterogeneidade está directamente relacionada com a agressividade tumoral, podendo esta técnica vir a desempenhar um papel importante na radioterapia, permitindo a definição de estratégias terapêuticas mais XVI direccionadas para cada zona específica do tumor. Assim, conseguir-se-ia um tratamento mais rápido e eficaz, com a eliminação de toda a massa tumoral e diminuição da probabilidade de recidiva. Palavras-chave: Heterogeneidade Tumoral, PET, FDG, Support Vector Machine.en_US
dc.language.isoporen_US
dc.rightsopenAccessen_US
dc.subjectHeterogeneidade tumoral - construção de algorítmo deen_US
dc.subjectTomografia por emissão de Positrões - PETen_US
dc.subjectTumor - simulação por computadoren_US
dc.titleAnálise da heterogeneidade intratumoral em imagens PET-FDGen_US
dc.typemasterThesisen_US
item.openairetypemasterThesis-
item.languageiso639-1pt-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCom Texto completo-
crisitem.advisor.researchunitICBR Coimbra Institute for Clinical and Biomedical Research-
crisitem.advisor.parentresearchunitFaculty of Medicine-
crisitem.advisor.orcid0000-0002-0015-8604-
crisitem.advisor.orcid0000-0002-7497-4129-
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
FCTUC Física - Teses de Mestrado
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