Projeto cofinanciado pelo COMPETE 2020 visa desenvolver um sistema CAD de suporte ao diagnóstico da displasia da anca em cães, de forma a detetar, segmentar e classificar automaticamente a existência da doença e o estadio da mesma, através da leitura de exame radiográfico. 

 

 

 

 

Trata-se de um sistema CAD (Computer Aided Diagnosis), destinada a auxiliar os médicos veterinários envolvidos na leitura do exame radiográfico, e desta forma, agilizar o processo de diagnóstico da doença. Pretende-se detetar e segmentar automaticamente parâmetros associados à doença, classificar o estadio da mesma e contribuir para a certificação do exame. A partir de imagens anotadas, pretende-se ainda identificar possíveis padrões que permitam analisar a existência de novos parâmetros e métricas nas imagens, e que contribuíam para melhorar a precisão da leitura e a capacidade de diagnóstico precoce.

 

 

 

A Displasia da Anca (DA) no cão é uma doença hereditária de natureza poligénica e aditiva, com uma prevalência elevada em algumas raças. Não existindo um tratamento ideal, o diagnóstico da doença tem como objetivo melhorar a qualidade de vida dos animais com a doença e auxiliar o processo de seleção reprodutiva. 

 

Devido ao elevado número de genes envolvidos e à complexidade da transmissão genética, o diagnóstico radiográfico é a única forma recomendada para detetar se os animais estão afetados pela doença. 

 

O diagnóstico da doença é recomendado em animais saudáveis (despiste ou rastreio) e doentes. Em animais mais jovens, o exame é feito através de uma radiografia de stresse em que é avaliada a lassitude articular, o maior fator de risco para o desenvolvimento da displasia da anca, calculando o Índice de Distracção (ID), e nos animais adultos, através de uma radiografia em que se determina o ângulo de Norberg e classifica numa escala de graus de DA. O animal é posicionado na mesa de exames radiográficos por um ou mais médicos veterinários para obter a radiografia com a qualidade adequada. 

 

Atualmente, a leitura da radiografia, e consequente diagnóstico de displasia da anca é um processo manual, subjetivo e bastante exigente em termos de recursos humanos, tempo e custos. 

 

Para tornar o processo mais objetivo, rápido e preciso, pretende-se desenvolver uma plataforma tecnológica para suporte ao diagnóstico de displasia da anca em cães. Suportada em técnicas de visão por computador, e modelos de aprendizagem máquina (Machine Learning, Deep Learning), pretende-se agilizar e automatizar o processo de análise das radiografias e criar um mecanismo de apoio à decisão clínica quanto à leitura radiográfica e respetiva classificação e certificação da doença. 

 

Assim, pretende-se criar um sistema CAD capaz de avaliar a qualidade técnica das imagens (independentemente do tipo de equipamento utlizado) em termos de posicionamento e classificar as radiografias de animais jovens e adultos.

 

 

3. Apoio do COMPETE 2020 

 

O projeto Dys4Vet: Dysplasia Software for Veterinary Professionals conta com o cofinanciamento do COMPETE 2020, no âmbito do Sistema de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico, na vertente em co-promoção, envolvendo um investimento elegível de 771 mil euros, a que corresponde um incentivo FEDER de 538 mil euros. 

 

 

 

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