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 pela Universidade do Porto, o gabinete de comunicação da FEUP avança que o artigo, desenvolvido com uma equipa de investigadores da Universidade Federal do Piauní, no Brasil, se centra no recurso às novas tecnologias para analisar as amostras e conseguir uma “detecção automática" da leucemia linfóide aguda (LLA) e da leucemia mielóide aguda (LMA).

Através de mecanismos de detecção 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 linfóide aguda e da leucemia mielóide aguda são “diferenciados” e que o diagnóstico precoce destas patologias “auxilia na sobrevida” dos doentes.

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“Existem sistemas computacionais que providenciam um diagnóstico 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 objectivo deste trabalho foi realizar a detecção automática dos tipos de leucemia aguda a partir de imagens de lâminas de sangue”, esclarece João Tavares, cujo trabalho foi distinguido com uma menção honrosa pela International Conference on Systems, Signals and Image Processing.