Reconhecimento de Padrão em Pacientes com Esclerose Sistêmica por Sistemas Fuzzy

As imagens médicas objetivam captar informações para diagnóstico e/ou acompanhamento do paciente. As tecnologias de aquisição de imagem evoluíram e se apresentam como: tomografia computadorizada (TC), ultrassonografia, ressonância magnética (RMP), medicina nuclear e a radiografia simples (raio-X). As imagens de radiografias simples de tórax possuem invariavelmente graduações de intensidade e incertezas, o que conduz à escolha da abordagem dos sistemas fuzzy (SF). Objetiva-se otimizar a visualização de imagens de radiografias simples de tórax na confirmação e acompanhamento do diagnóstico do acometimento pulmonar em pacientes com esclerose sistêmica (ES). O reconhecimento de padrão pela metodologia fuzzy com destaque na segmentação das imagens pelos conjuntos intuicionistas fuzzy (CIF), conduziu a criação do índice de intensidade de fibrose pulmonar (IIFP) pelos conjuntos fuzzy (CF) que associado às variáveis advindas dos exames de função pulmonar, capacidade vital forçada (CVF) e capacidade de difusão do monóxido de carbono (DLCO), contribuiu para o acompanhamento clínico de pacientes com ES. As técnicas e métodos implementados, propiciou o desenvolvimento do SisRPIP - Sistema de Reconhecimento de Padrão em Imagens Pulmonares. A viabilidade do SisRPIP foi vericada em radiografias simples de tórax de 40 pacientes já diagnosticados com ES e, os resultados, assim como a metodologia utilizada são apresentados nesta Tese.