Processamento de imagens como metodologia auxiliar à análise de termogramas

Resumo

Este artigo apresenta um estudo sobre processamento de imagens com o intuito de automatizar o método de análise de termogramas de pacientes com diagnóstico de câncer. O objetivo é desenvolver um modelo de segmentação semiautomática de imagens termográficas utilizando a linguagem computacional python.  É proposta uma rotina de segmentação, a partir de um algoritmo baseado em crescimento de regiões, capaz de agrupar pixels semelhantes para uma região de interesse (ROI) do termograma. Os testes foram realizados em vinte termogramas coletados de pacientes com neoplasia da mama e tireoide.  Como resultados verificou-se que o modelo proposto compreende a região tumoral com maior fidedignidade que o método de delimitação manual de ROI, assim as temperaturas médias e mínimas são mais elevadas (quando em comparação com o modelo manual), pois garante que pontos de temperatura fora da real extensão nodular não sejam incluídos na ROI. Quanto ao tempo operacional, o modelo proposto executa a tarefa de delimitação de ROI mais rapidamente do que modelo manual. Para trabalhos futuros, sugere-se o estudo estatístico de benignidade ou malignidade de nódulos, a partir da diferença térmica registrada na ROI dos termogramas em análise com a segmentação semiautomática.