Classificação de nódulos pulmonares benignos e malignos com base em dados brutos de TC

O esquema de diagnóstico de câncer usado rotineiramente segue o processo de sinal para imagem para diagnóstico. É essencial reconstruir as imagens visíveis do sinal do dispositivo médico para que o médico humano possa realizar o diagnóstico. No entanto, a enorme quantidade de informações dentro do sinal não é extraída de forma otimizada, o que causa o atual desempenho insatisfatório do diagnóstico baseado em imagem.

Neste ensaio clínico, desenvolveremos um esquema de diagnóstico baseado em IA para nódulos pulmonares diretamente do sinal (dados brutos) ao diagnóstico, pulando a etapa de reconstrução. Neste estudo, vamos nos concentrar na discriminação de nódulos pulmonares malignos de benignos. Vamos coletar um conjunto de dados de pacientes que são rastreados para nódulos pulmonares. Todos os pacientes são submetidos a tomografia computadorizada pré-operatória (dados brutos e imagens de TC disponíveis) e têm resultado dos nódulos confirmado patologicamente. Construiremos um modelo usando apenas dados brutos para diagnóstico dos nódulos pulmonares. Além disso, outro modelo de imagem de TC será construído para comparação.

Além disso, faremos o acompanhamento desses pacientes e construiremos um modelo baseado em dados brutos de TC para análise prognóstica do câncer de pulmão.