O artigo “Machine Learning Classification of Axillary Lymph Nodes Using Microwave Signals” foi publicado recentemente na revista Sensors. Este estudo surgiu em sequência do trabalho de doutoramento da investigadora Daniela Godinho, na altura orientado pela investigadora Raquel Conceição, onde utilizam algoritmos de aprendizagem automática (Machine Learning) para apoiar a avaliação de gânglios linfáticos axilares, estruturas fundamentais no estadiamento do cancro da mama.
Neste trabalho, os investigadores demonstraram, pela primeira vez, a possibilidade de classificar gânglios linfáticos saudáveis e metastizados diretamente a partir de sinais de micro-ondas, sem necessidade de reconstrução de imagem. Para tal, foram desenvolvidos 80 modelos tridimensionais de gânglios linfáticos baseados em características anatómicas descritas na literatura científica, permitindo simular diferentes cenários clínicos de complexidade crescente. Além de constituir o primeiro estudo dedicado à classificação de gânglios linfáticos axilares através de sinais de micro-ondas, a investigação aborda desafios específicos da região axilar, nomeadamente a limitação do campo de observação disponível para aquisição dos sinais, um fator que não está presente noutras aplicações da imagem por micro-ondas, como a mama ou o cérebro.
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