Sistema computacional para identificar sinusite em TC

Documento

Informações

Título

Sistema computacional para identificar sinusite em TC

Title

Computational system for identifying sinusitis in CT scans

Autor(es)

Clayton Moreira Marques, Claudio Boghi, Pedro Leal Iglesias

Edição

ABRIL/JUNHO DE 2025

Tipo de Artigo

ORIGINAL ARTICLES / ARTIGOS ORIGINAIS

Curso

Medicina

Resumo (EN)

Objective – To develop advanced imaging techniques to improve sinusitis diagnosis through the analysis of computed tomography scans. Sinusitis is an inflammation of the paranasal sinuses, with high incidence and potential complications when associated with other respiratory diseases. During the Covid-19 pandemic, case numbers decreased but lethality increased. Pollution, especially in industrial areas, exacerbates the incidence. Methods – Application of artificial intelligence, particularly Machine Learning, and object detection techniques to identify structural changes in axial computed tomography images of the paranasal sinuses. Results – Faster and more accurate diagnosis, contributing to the optimization of the diagnostic process and reduction of associated clinical complications. Conclusion – AI-based methods represent an important tool to enhance sinusitis diagnosis, enabling early interventions and better clinical management.

Resumo

Objetivo – Desenvolver técnicas avançadas de imagenologia para melhorar o diagnóstico da sinusite a partir da análise de tomografias computadorizadas. A sinusite é uma inflamação dos seios paranasais, com alta incidência e potencial para complicações quando associada a outras doenças respiratórias. Durante a pandemia de Covid-19, houve redução nos casos, mas aumento na letalidade dessas doenças. O aumento da poluição, especialmente em áreas industriais, agrava a incidência. Métodos – Aplicação de inteligência artificial, especialmente Machine Learning, e técnicas de detecção de objetos para identificar alterações estruturais em exames de tomografia axial dos seios paranasais. Resultados – Diagnóstico mais ágil e preciso, contribuindo para a otimização do processo diagnóstico e redução de complicações clínicas associadas. Conclusão – O uso de métodos baseados em inteligência artificial representa uma importante ferramenta para aprimorar o diagnóstico da sinusite, facilitando intervenções precoces e melhor manejo clínico.

Instituição

Universidade Paulista

Direito de Acesso

Acesso Aberto