Predição volumétrica de lesões pulmonares aplicando modelo oculto de Markov / Prediction volumetric of lung lesions applying hidden Markov model
J. health inform
;
8(supl.I): 699-711, 2016. ilus, tab
Artículo
en Portugués
| LILACS
| ID: biblio-906580
RESUMO
OBJETIVO:
predizer o estado volumétrico de lesões pulmonares aplicando o modelo oculto de Markov (HMM).MATERIAIS E MÉTODOS:
Aquisição de imagens de lesões pulmonares temporais, geração do HMM e a aplicação do HMM.RESULTADOS:
Os testes foram aplicados em 24 lesões pulmonares, adquiridas da Public Lung Database to Address Drug Response (PLDADR). Dividimos os resultados desta pesquisa em 3. O primeiro utilizando a base completa para predição volumétrica da lesão e comparação com o Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST), atingindo uma taxa de acerto de 70,83%. No segundo, Aplica - se o método leave-one-out, separando os dados em dois grupos, treino e teste, obtendo-se uma taxa de acerto de 75,00%. Por fim, realizamos a predição volumétrica de cada lesão no intervalo de 5 tempos. O resultado mostrou que é possível predizer se o estado da lesão está progredindo, regredindo ou estabilizando, a partir das alterações ocorridas nos diâmetros e volumes.ABSTRACT
OBJECTIVE:
predicting the volume status of lung lesions by applying the hidden Markov model (HMM). MATERIALS ANDMETHODS:
Acquisition of images of temporal lung lesions, HMM generation and application of HMM.RESULTS:
The tests were applied in 24 pulmonary lesions, acquired from Public Lung Database to Address Drug Response(PLDADR). We have divided this search in 3. The first using the full volumetric basis for prediction of the lesion and compared to the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST), reaching a 70.83% success rate. Then, weapply the leave-one-out method, separating the data into two groups, training and testing, yielding a 75.00% successrate. Finally, we volumetric prediction of each lesion in 5 days interval. The result showed that it is possible to predict the state of the injury is progressing, regressing or stabilizing, from changes in the diameters and volumes.
Texto completo:
Disponible
Índice:
LILACS (Américas)
Asunto principal:
Cadenas de Markov
/
Lesión Pulmonar
/
Neoplasias Pulmonares
Tipo de estudio:
Evaluación Económica en Salud
/
Estudio pronóstico
/
Factores de riesgo
Límite:
Humanos
Idioma:
Portugués
Revista:
J. health inform
Asunto de la revista:
Informática Médica
/
Servicios de Salud
/
TECNOLOGIA
Año:
2016
Tipo del documento:
Artículo
/
Congreso y conferencia
País de afiliación:
Brasil
Institución/País de afiliación:
Universidade Federal de São Carlos/BR
/
Universidade Federal do Maranhão/BR
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