A imagem por ressonância magnética (IRM) tem se tornado uma poderosa ferramenta clínica na avaliação da anatomia cerebral. Recentemente, várias técnicas têm tornado possível a caracterização da função cerebral através da estimativa de alguns parâmetros metabólicos. Uma dessas técnicas é a perfusão cerebral, que descreve a passagem de sangue através da rede vascular cerebral, e permite estimar, não invasivamente, algumas características das funções hemodinâmicas tais como Volume de Sangue Cerebral (CBV), Fluxo de Sangue Cerebral (CBF) e Tempo de Trânsito Médio (MTT). Neste trabalho foi desenvolvido um programa computacional, baseado na plataforma Matlab, que analisa as imagens e cria mapas de perfusão. Primeiro foi comparado o desempenho do método de ajuste de curvas convencional Levenberg-Marquardt (LM) versus o Método que utiliza o Algoritmo Genético (AG). Os resultados mostraram que os AGS são muito mais estáveis, com relação aos seus parâmetros de controle, do que o método usual LM e, portanto, fornece evidencias da eficácia do AG em relação ao método convencional. Como um segundo e principal objetivo nós aplicamos o método para construir e examinar os mapas de perfusão em pacientes com anemia falciforme (sickle cell disease -SCD), particularmente em relação a complicações neurológicas e anormalidades vistas como uma técnica de imagem complementar. Além disso, os mapas de perfusão agregam informação a respeito de aspectos funcionais do sistema vascular, que é complementar a informação anatômica. Os nossos resultados com mostraram que esses mapas são uma ferramenta importante para auxiliar na avaliação clínica dos pacientes com anemia falciforme, como também podem ser aplicados para avaliar áreas em risco tão bem quanto ajudar no tratamento clínico de tais pacientes. / Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become a powerful clinical tool for evaluation of brain anatomy. Several recently techniques have made possible the characterization of brain function via assessment of metabolic parameters. One of these techniques is the cerebral perfusion, which describes passage of blood through the brain\'s vascular network, and al- lows estimating, non-invasively, some characteristics of hemodynamic functions such as Cerebral Blood Volume (CBV), cerebral blood flow (CBF) and mean transit time (MTT). In this work a computational program was development, based on Matlab platform, which analyze perfusion images and create perfusion maps. First, the performance of conven- tional Levenberg-Marquardt Method (LM) versus a Genetic Algorithms (GAs) was com- pared. The results showed that the GAs are more stable than usual LM method with rela- tion to their control parameters and therefore provides evidence the effectiveness of the GAs with relation to a conventional method. As a second and principal objective we ap- plied the method to construct and examine perfusion maps of patients with sickle cell dis- ease (SCD), particularly in relation to the neurological complications and to abnormalities seen with complementary imaging techniques. Moreover, perfusion maps aggregate infor- mation about functional aspects of the vascular system, which is complementary to ana- tomical information. Our results show that these maps are an important tool to support clinical evaluation of sickle cell disease patients, as it may be applied to evaluate brain areas at risk as well as a help in the clinical treatment of such patients.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-27042010-092154 |
Date | 24 April 2008 |
Creators | Nivia Aparecida da Silva |
Contributors | Dráulio Barros de Araújo, Allan Kardec Duailibe Barros Filho, João Pereira Leite, Antonio Carlos dos Santos, Antonio Carlos Roque da Silva Filho |
Publisher | Universidade de São Paulo, Física Aplicada à Medicina e Biologia, USP, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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