Identificação Automatizada de Lesões Associadas com Neurocisticercose em Pacientes Epilépticos

Neurocisticercose e Epilepsia 

    Cisticercose é a infecção causada pelo Cysticercus cellulosae, forma larvária da Tênia, também chamada de Solitária. Geralmente agregam-se ao seu nome as expressões solium, quando ela é de origem suína e saginata no caso de origem bovina. Seres humanos podem desenvolver teníase quando ingerem carne suína ou bovina contaminadas por cisticercose, cujas lesões são folcloricamente conhecidas por pipocas, e que não foram devidamente estouradas durante o processo de cozimento. Uma vez ingerida, a larva, ainda viável, irá se fixar nos intestinos e, lentamente, irá progredir até seu estágio adulto, transformando-se na popular solitária. Nessa fase, humanos infectados são capazes de eliminar cerca de 5 mil ovos por dia. A lama intestinal contaminada, quando abandonada em locais impróprios acabará por infectar animais domésticos, como porcos, bois, cachorros, etc, e eventualmente, contaminar alimentos consumidos pelos humanos. que poderão se auto-infectar; isto é, o indivíduo com uma solitária adulta e eliminando ovos, poderá ingeri-los, no caso de uma precária higiene pessoal. Contudo, parece ser muito mais frequente a hetero-infecção; isto é, a ingestão de ovos colocados acidentalmente nos alimentos consumidos.
    Por outro lado, acredita-se que a capacidade de infectar o sistema nervoso dos seres humanos seja exclusividade dos ovos da Taenia solium. Todas as vezes que este envolvimento é percebido, nós chamamos de neurocisticercose (NC). A gravidade de NC é bastante variável, podendo ser, inclusive, assintomática em muitos casos. Porém, em alguns poucos indivíduos, o quadro poderá ser de tal forma dramático, que sequelas graves ou até mesmo o óbito, sobrevirão como consequência. Nos casos sintomáticos, crises epiléticas serão comuns; aliás, NC é uma das principais causas de epilepsia em qualquer sociedade. Ela tem difusão mundial e em algumas áreas do Brasil e em outros países em desenvolvimento tem caráter endêmico. O diagnóstico de NC é usualmente suspeitado através da história clínica e posteriormente ratificado por meio de exames complementares, tais como a análise do líquido céfalo-raquidiano e neuroimagem. Entre estes, a tomografia computadorizada de crânio (TC) tem se tornado cada vez mais um importante suporte para o diagnóstico. Entretanto, em trabalhos experimentais realizados com porcos, os achados relacionados com lesões císticas ou calcificadas associadas a neurocisticercose detectada através da análise visual de TC, incluindo-se aí a quantificação e a localização, não corresponderam, em muitos casos, aos achados anatomopatológicos. Isso se deve, muito provavelmente, a dificuldades em discriminar lesões que aparecem em mais de um corte tomográfico contíguo e também a lesões pequenas despercebidas. Tudo indica que a NC deva ser a etiologia principal da epilepsia secundária e a parasitose do sistema nervoso central mais comum em países em desenvolvimento.
    Antes da disseminação da CT em países em desenvolvimento, acreditava-se que apenas 20% a 30% de todos os pacientes com epilepsia parcial possuíssem uma etiologia intracraniana orgânica. O exame tomográfico sistemático desses pacientes, cada vez mais comum na atualidade, tem fornecido indícios de que a taxa de epilepsia secundária associada à NC deva na realidade ser muito mais alta, atingindo valores entre 55% e 70%, o que classifica a neurocisticercose como uma patologia com conseqüencias sociais muito mais significativas do que se vinha suspeitando até agora.
    Não existem estudos com levantamento de dados significantes e confiáveis que nos indiquem, com precisão, qual é a contribuição da NC para a etiologia da epilepsia em nosso país. A existência de achados de NC em um paciente epiléptico não necessariamente significa que a NC seja a etiologia da epilepsia deste paciente em particular. Para que se possa determinar, com razoável grau de certeza, se as lesões relacionadas com a NC apresentadas pelo paciente estão envolvidas na etiologia de seus sintomas epilépticos, é necessário que se determine com exatidão quais as áreas cerebrais foram afetadas por estas lesões e correlacioná-las com a sua epileptogenicidade e com os sintomas apresentados pelo paciente. Esta é uma tarefa muito difícil de se realizar por meio da inspeção visual de material radiológico ou pela utilização de softwares encontrados nas workstations radiológicas fornecidas com equipamento a hospitais. Para que se possa adquirir estes dados para uma grande quantidade de pacientes, de forma confiável, é necessário que se desenvolva uma metodologia capaz de quantificar e localizar acuradamente lesões associadas à NC e correlacioná-las com precisão com as áreas cerebrais afetadas pelas mesmas.
    Foi então desenvolvido um método de Visão Computacional para identificação, contagem, mensuração e localização de calcificações relacionadas à neurocisticercose (NCa) em imagens de CT de crânio, de forma a prover análises de dados mais confiáveis do que a inspeção visual, além de prover dados quantitativos e de localização dos NCa com acuidade muito superior à dos métodos tradicionais ou através de software de workstations radiológicas atualmente no mercado.

Substituindo a Lupa e o Negatoscópio pelo Computador

     Em um trabalho conjunto realizado entre o Grupo de Sistemas Baseados em Conhecimento da Universidade de Kaiserslautern, da Alemanha, o Departamento de Informática da UFSC, o Ambulatório de Epilepsia de Florianópolis e a Clínica Radiológica Budedenbrock, Blasinger e Benz, da Alemanha, está sendo testado um método computacional para a análise automatizada de calcificações simples e múltiplas em tomografias computadorizadas de crânio (CT) associadas à neurocisticercose (NC). Este método foi implementado como uma ferramenta de software e testado em 18 pacientes do Ambulatório de Epilepsia de Florianópolis. O sistema segmenta imagens de tons de cinza obtidas através de tomógrafos computadorizados e submete os segmentos resultantes a uma classificação através de redes neurais artificiais. O sistema marca as calcificações consideradas como relacionadas à neurocisticercose (NCa), substituindo automaticamente áreas consideradas como sendo afetadas por NC por marcadores em cores especiais. Depois disso, o sistema passa a correlacionar achados considerados NCa em diferentes cortes tomográficos e por fim realiza uma reconstrução tridimensional com base nas áreas relacionadas a NCa consideradas como pertencentes a um mesmo achado, realizando uma mensuração aproximada do volume de cada lesão. Por fim, o sistema realiza a reconstrução tridimensional do crânio e da massa encefálica do paciente, gerando uma representação 3D da cabeça do paciente e da localização das lesões consideradas NCa.
    Em estudos preliminares de validação do sistema, as mesmas tomografias foram examinadas por pessoal médico independente (dois radiologistas e um neurologista). Não foram encontradas discrepâncias significantes entre o número total de lesões NCa-relacionadas encontradas pelos especialistas e pelo sistema, porém discrepâncias entre os especialistas e entre o software e os especialistas foram observadas sempre que o paciente possuía mais de duas lesões NCa-relacionadas por corte tomográfico. Em uma análise retrospectiva, os especialistas aceitaram os resultados fornecidos pelo software como sendo os melhores. Estudos posteriores comparando os resultados obtidos através do uso do software com achados anatomopatológicos serão necessários para confirmar estes resultados.
     O software está sendo desenvolvido para que se torne uma ferramenta confiável capaz de possibilitar a correlação entre localização de lesões NCa-relacionadas e sintomas apresentados por pacientes epilépticos através do uso de atlas cerebrais digitais deformáveis. O objetivo é permitir a elaboração de estatísticas confiáveis acerca da participação da NC na etiologia da epilepsia secundária no Brasil e em outros países.

Metodologia Automatizada de Identificação de Lesões

      Dados de tomografia computadorizada de crânio (CT) e de prontuário de dezoito pacientes do Ambulatório Multidisciplinar de Epilepsia do SUS em Florianópolis, foram utilizados neste estudo. Todos os pacientes tinham como diagnóstico presumido a epilepsia parcial como secundária à neurocisticercose. As tomografias computadorizadas utilizadas foram provenientes de diferentes fontes. Parte delas foram adquiridas em um tomógrafo marca Toshiba, bastante antigo, existente no Hospital Celso Ramos, de Florianópolis, com espessuras de cortes de aproximadamente 8,0 mm. Outras foram adquiridas em tomógrafos helicoidais GE na Clínica DMI de São José, SC, com espessuras de cortes variando entre 1,5 e 3,0 mm. Este método de análise de imagens foi desenvolvido para ser capaz de processar dados adquiridos nas mais variadas condições de forma estável e confiável.
    As imagens são processadas pelo sistema em quatro passos: (a) segmentação das imagens, realizada corte a corte, por meio de uma técnica de crescimento de regiões específica, (b) os resultados de segmentação são classificados através de redes neurais para a determinação de NCa, (c) os segmentos classificados como NCa provenientes de diferentes cortes considerados como pertencentes a uma mesma lesão são automaticamente associados e (d) os dados resultantes são utilizados para a realização de uma reconstrução 3D cujo objetivo é a visualização de lesões que atravessam mais de um corte e também possibilitar o cálculo do volume de cada lesão, além da visualização do crânio e massa encefálica do paciente possibilitando uma melhor identificação das áreas afetadas pelas lesões.
    Diferentes algoritmos de segmentação foram testados para se obter a separação das áreas candidatas a NCa e os melhores resultados foram obtidos com o algoritmo de Mumford & Shah. Uma segmentação baseada em um modelo de energia elástica, como o método de Mumford & Shah possue fortes vantagens em relação a técnicas mais utilizadas baseadas em divisores de águas na segmentação de áreas cerebrais candidatas a NCa, principalmente em função do fato de que a técnica de limites elásticos permite uma melhor coesão de área relacionadas a NCa, as quais tendem a ser redondas e são muito difíceis de serem segmentadas de forma confiável por outros métodos. Formas clássicas de segmentação, baseadas unicamente em valores de Hounsfield "típicos" para lesões calcificadas, como os encontrados em workstations radiológicas, apresentaram resultados inferiores.
    Os segmentos de imagem obtidos são submetidos a uma pré-classificação baseada em critérios simples como tom médio de cinza de cada segmento (que refletem os valores de unidades radiológicas Hounsfield), onde somente fortes candidatos a NCa permenecem para análise posterior. Após esta pré-classificação, os segmentos restantes são submetidos a uma classificação através de redes neurais backpropagation [8]. Experimentos realizados demonstraram que mesmo uma rede bastante simples com somente uma camada intermediária de 10 neurônios e função de ativação semilinear padrão é capaz de realizar uma classificação confiável após um período de treino adequado.
    Para os primeiros testes do sistema descritos aqui, as redes neurais foram treinadas utilizando-se resultados de classificação provenientes de diferentes neurologistas, os quais forneceram de forma independente classificações manuais (a partir da inspeção visual) para cada um dos segmentos candidatos a NCa provenientes dos diferentes pacientes. Para minimizar erros nesta primeira fase de fornecimento de dados às redes neurais, foi criado um formulário especial para guiar os neurologistas nesta classificação. Estes dados serão agora refinados através de resultados obtidos a posteriori e corroborados por observações clínicas, de forma que a performance das redes neurais seja constantemente incrementada.
   A fim de ser classificados pelas redes neurais, os segmentos resultantes da pré-classificação devem ser descritos de forma adequada em termos de um conjunto de parâmetros. Os dados utilizados para a descrição da cada segmento candidato a NCa foram representados como um vetor de padrões consistindo de parâmetros de cada segmento de imagem como (a) valor médio de Unidades de Hounsfield (HU), equivalendo ao tom médio de cinza do segmento, (b) coeficiente de variação de HU, (c) desvio padrão de HU, (d) centro de gravidade do segmento e (e) área do segmento (ambos em coordenadas de tomógrafo), além de alguns parâmetros de forma e textura especialmente desenvolvidos para a classificação de NCa. Para o desenvolvimento destes critérios de descrição, tomou-se por base trabalhos anteriores, realizados também no campo da classificação de regiões em imagens radiológicas. Após o término da classificação, o sistema marca os achados NCa, substituindo automaticamente todas as áreas nas imagens originais dos cortes tomográficos que foram classificadas como NCa por marcadores especiais, cada qual com uma cor diferente, o que permite ao usuário uma rápida identificação das áreas classificadas como NCa pelo sistema.
    Após o término da classificação de lesões NCa em todos os cortes do volume tomográfico, o sistema inicia uma reconstrução 3D de cada achado. Para isto, o sistema realiza uma pesquisa através dos cortes utilizando um algoritmo especial que identifica áreas NCa pertencentes à mesma lesão localizadas em cortes adjacentes. Na interface de usuário, para visualização 2D, as cores atribuídas às diferentes lesões são modificadas de forma a refletir a identidade de lesões através dos cortes, deixando as mesmas com a mesma cor em todos os cortes.
    Como passo final, o sistema realiza uma reconstrução 3D dos principais componentes da cabeça do paciente afim de permitir uma visualização melhor da posição e do volume das lesões. Para isso, são reconstruídas as superfícies do crânio e da massa encefálica do paciente, ambos de forma a ser representados como volumes transparentes. As lesões NCa são reconstruídas opacas e posicionadas corretamente no interior da massa encefálica. Esta reconstrução 3D é gerada através da utilização da linguagem de representação de realidade virtual VRML . Isto permite que as reconstruções 3D resultantes possam ser visualizadas em qualquer browser em um computador comum, evitando a necessidade de se utilizar software ou hardware especiais para esta tarefa. Esta tecnologia também permite que médicos e pesquisadores compartilhem seus dados através da internet de uma forma extremamente simples, o que é muito importante para a disseminação de conhecimento médico nesta área. Para a reconstrução 3D está sendo atualmente utilizado um método de triangulação especialmente desenvolvido para este fim (veja a figura 5). Metodologias de reconstrução 3D baseadas em raycasting e representação volumétrica interna foram descartadas por não serem adequadas para compartilhamento via internet e por necessitarem de software específico para a sua visualização.

Competência durante a Classificação

    Em um primeiro estudo de validação da acurácia do sistema, foram analisadas as discrepâncias na classificação entre resultados da contagem de NCa por três especialistas independentes (dois radiologistas e um neurologista), entre as contagens destes especialistas e os resultados da aplicação do sistema. Para estas comparações, o teste de múltipla variância de ANOVA foi utilizado.
    A rede neural, treinada com dados de classificação manual de parte dos pacientes, foi capaz de classificar corretamente 100% dos dados restantes em todas as áreas NCa-suspeitas e em todos os CT estudados. Calcificações relacionadas a outras etiologias (p.ex. calcificações do plexo coróide) foram também corretamente classificadas como não-NCa pelo sistema, em 100% dos casos.
    A reconstrução tridimensional da anatomia dos pacientes e das áreas afetadas também foi efetuada corretamente e de forma estável, em todos os casos. Atualmente o sistema mostra uma reconstrução tridimensional da cabeça do paciente com as lesões NCa-suspeitas indicadas.
    O exame da acurácia dos resultados mostrou os seguintes erro médio e erro padrão entre os especialistas: especialista 1 (2,5 +/- 1,23), especialista 2 (3,16 +/- 1,41), especialista 3 (3,22 +/- 1,32) e o software (3,3 +/- 11,17). Estes erros foram considerados sem significância estatística, com (p > 0.9). Houve discrepâncias entre os especialistas sempre que casos apresentaram 2 ou mais lesões por corte.
    Estes resultados foram discutidos com todos os especialistas em uma sessão de feedback. Todos os especialistas aceitaram os resultados do software como os melhores em função de uma melhor correlação realizada entre diferentes achados pertencentes à mesma lesão em cortes tomográficos contíguos.
    Este estudo preliminar, realizado com 18 pacientes, demonstrou que o sistema executou uma análise de NCa levemente melhor em comparação com inspeções visuais realizadas por especialistas. Estudos posteriores serão necessários através da utilização de grandes volumes de dados a da comparação entre resultados providos pelo software e achados anatomopatológicos para que se possa validar, de forma definitiva, os resultados até agora obtidos com a clasificação automatizada de NCa.

Identificação das Áreas Cerebrais Afetadas pelas Lesões por Neurocisticercos

    Para que a detecção e mensuração automatizada de lesões com áreas cerebrais afetadas. Este atlas será adaptado automaticamente à massa encefálica do paciente, sendo os ajustes finais feitos manualmente. O Atlas de Thalairach é um modelo de atlas cerebral simples, que divide o cérebro humano em quadrantes, associando áreas cerebrais a cada quadrante e que devido à sua simplicidade e estrutura volumétrica recursivamente representável, é extremamente indicado para uma implementação computacional. Para o posicionamento do atlas em um cérebro específico são utilizados como landmarks alguns planos básicos da anatomia cerebral, como o Plano CA-CP .
    Através da implementação deste atlas, será possível realizar, automaticamente, a localização de cada achado em termos de áreas cerebrais afetadas, permitindo uma correlação automática entre os achados e estas áreas cerebrais e suas funções correlatas. Somente assim, será possível coletar dados estatísticos mais acurados acerca da localização de lesões NCa e de sintomas epilépticos. Uma primeira implementação-protótipo deste atlas, baseada em uma estrutura de octree anisotrópica deformável, que permitirá a adaptação elástica do atlas a um cérebro específico, encontra-se em fase de testes preliminares. Os primeiros resultados da utilização deste enfoque podem ser visualizados na figura 6. Atualmente esta parte da ferramenta de software ainda não foi desenvolvida de uma forma mais simples para o usuário e a adaptação elástica do atlas a um cérebro particular tem de ser realizada, em grande parte, manualmente, passo a passo.

O Software

      A ferramenta de software está atualmente sendo refinada para um melhor uso, que permita a sua disseminação no meio médico e acadêmico. Atualmente o sistema pode ser executado em todas as plataformas, UNIX, Linux e MS Windows, podendo comunicar-se diretamente, via rede de computadores, com Bancos de Imagens DICOM 3.0 e tomógrafos computadorizados em conformidade com o padrão DICOM 3.0.
      Concluindo, foi desenvolvida uma ferramenta de software que reduz erros durante a inspeção visual de NCa, provendo melhores dados quantitativos através da mensuração automatizada dos volumes de lesões NCa. O sistema também provê dados acerca da posição das lesões. Estes dados posicionais são atualmente providos em termos de coordenadas de CT, espera-se para breve possuir uma versão que possa prover estes dados em termos de coordenadas intracranianas através da utilização de um atlas digital deformável baseado no modelo de Thalairach.
      Finalmente, gostaríamos de enfatizar que o sistema desenvolvido discrimina automaticamente entre calcificações intracerebrais NCa-associadas e não-NCa-associadas, além de poder ser utilizado também com TCs provenientes de equipamentos obsoletos; mas, de utilização ainda comum em nosso país e em outros países, onde NC é endêmica e sua prevenção possui grande relevância econômico-médico-social. Esta metodologia é uma ferramenta promissora para que se possa, finalmente, determinar com exatidão o interrelacionamento entre neurocisticercose e a etiologia da epilepsia e suas manifestações.