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Estudo propõe novas técnicas para melhorar diagnóstico de leucemias agudas

3 de Setembro 2020

Um investigador da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) propõe, num estudo, a utilização de técnicas de processamento de imagem e de ‘machine learning’ para melhorar o diagnóstico precoce em dois tipos de leucemia aguda.

Numa nota publicada no ‘site’ da Universidade do Porto, o gabinete de comunicação da FEUP avança que o artigo, desenvolvido juntamente com uma equipa de investigadores da Universidade Federal do Piauní, no Brasil, focou-se na melhoria do diagnóstico precoce da Leucemia Linfoide Aguda (LLA) e da Leucemia Mieloide Aguda (LMA).

Através de mecanismos de deteção automática, nomeadamente, técnicas de processamento de imagem e de ‘machine learning’, os investigadores acreditam que é possível auxiliar os especialistas a obterem um diagnóstico precoce das patologias.

Citado na nota, João Tavares, investigador da FEUP, afirma que os tratamentos da Leucemia Linfoide Aguda e da Leucemia Mieloide Aguda são “diferenciados” e que o diagnóstico precoce destas patologias “auxilia na sobrevida” dos doentes.

“Existem sistemas computacionais que providenciam um diagnostico auxiliar e eficaz para os especialistas. Através de imagens de exames, esses sistemas utilizam técnicas de processamento de imagem e ‘machine learning’ para auxiliar os especialistas”, refere o investigador.

O investigador acrescenta ainda que estes dois tipos de leucemia aguda necessitam de um diagnóstico “em estágios iniciais da doença” por forma a “proporcionar um tratamento adequado” ao doente.

“O objetivo deste trabalho foi realizar a deteção automática dos tipos de leucemia aguda a partir de imagens de laminas de sangue”, esclarece João Tavares, cujo trabalho foi distinguido com uma Menção Honrosa pela International Conference on Systems, Signals and Image Processing.

LUSA/HN

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