Diogo Lopes investigador do grupo CST finaliza doutoramento
Tema da Tese: Numerical Surgery: Modeling, Simulation and Visualization in Real Time
Autor (a) : Diogo Alberto Rocha Lopes
Programa Doutoral : Programa Doutoral em Infromática (PDInf)
Orientador (a): António Ramires Fernandes e Stéphane Clain
Data de Defesa: 03/05/2019
Resumo:
Cirurgia Numérica é uma área que reúne técnicas de diversas áreas científicas, como matemática, física, informática e medicina. O uso de programas de simulação baseados em modelos biomecânicos permitem uma melhor compreensão da influência dos parâmetros pré-operatórios nos resultados pós-cirúrgicos, como no caso de cirurgias mamárias. A simulação de diferentes procedimentos pré-operatórios da mama ajudam a prevenir erros durante o planeamento da intervenção ou a corrigir problemas quando o resultado desejado não é alcançado. Ao longo dos anos, muitos modelos biomecânicos da mama foram apresentados que determinam a forma, tamanho e comportamento dos tecidos. A maioria dos modelos usava dados de equipamentos médicos, como tomografia computadorizada, ressonância magnética e ultrassonografias. O problema com a maioria dos métodos usados para obter os parâmetros da mama está no uso deste tipo de equipamentos que são caros e limitados.
É apresentado um novo modelo de mama que usa medidas pré-cirúrgicas feitas pelos cirurgiões para criar a mama em vez de dados provenientes de equipamentos médicos. A simplicidade do modelo e as suposições feitas, ou seja, a forma esférica aproximada da mama num estado livre de stress e as novas condições de sutura fornecem uma boa abordagem para o desenvolvimento de um modelo simples da mama que reproduz o comportamento dos tecidos mamários. A identificação dos parâmetros da mama, torna-se um objetivo crucial, uma vez que seus valores mudam com a pessoa e precisam ser fornecidos para cada paciente, a fim de obter uma simulação mais adequada. Assim, juntamente com o novo modelo mamário, foi desenvolvido um novo método para estimar os parâmetros da mama. Assim como o modelo mamário, este método estima estes parâmetros em função das medidas realizadas pelos médicos durante consultas.
O método apresentado requer bastantes recursos computacionais assim como tempo que pode variar entre um minuto e várias horas, dependendo da qualidade da malha e da precisão requerida. Uma abordagem envolvendo redes neuronais é apresentada para oferecer uma alternativa de estimação dos parâmetros mecânicos e geométricos da mama, obtendo assim uma boa aproximação em tempo real.
Considerando os pontos fortes e fracos do método iterativo assim como das redes neuronais, um modelo híbrido capaz de combiná-los é apresentado. Este novo método tem como objectivo criar uma solução rápida e robusta de resolver o problema de estimar os parâmetros geométricos e mecânicos da mama.
Uma plataforma Web para simulação de cirurgias de redução mamárias foi desenvolvido e experimentado por cirurgiões que, para além de fornecerem casos da vida real para testes, também validaram os dados. Resultados com casos reais mostram um bom desempenho pelo modelo de mama assim como pelo método de estimação de parâmetros e que por isso encorajam pesquisas futuras.