Avaliação ultrassonográfica automatizada da tireoidite de Hashimoto usando inteligência artificial

Avaliação ultrassonográfica automatizada da tireoidite de Hashimoto usando inteligência artificial | SciELO Preprints window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-3TT8HYRH0Y'); Open Menu Registrar-se Acesso English Español Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé Preprints Submissão Áreas do Conhecimento Ciências Agrárias Ciências Biológicas Ciências da Saúde Ciências Exatas e da Terra Ciências Humanas Ciências Sociais Aplicadas Engenharias Linguística, letras e artes Educação em Revista Memórias do Instituto Oswaldo Cruz 47º Encontro Anual da ANPOCS 48º Encontro Anual da ANPOCS 49º Encontro Anual da ANPOCS Sobre Sobre o Servidor Declaração de Privacidade Atualizações do Sistema Contato FAQ Ética no SciELO Preprints Avaliação de preprints Anotações em preprints (via Hypothesis) Avalie um preprint Notícias Início / Ciências da Saúde Preprint / Versão 1 Avaliação ultrassonográfica automatizada da tireoidite de Hashimoto usando inteligência artificial article.authors6a18601f1da91 Luisa Correia Matos de Oliveira Centro Universitário SENAI/CIMATEC – Salvador – Bahia - Brasil Gabriela Correia Matos de Oliveira Médica pela UniFTC - Salvador - Bahia - Brasil Luis Matos de Oliveira Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública image/svg+xml Adriana Malta de Figueiredo Hospital de Base Luiz Eduardo Magalhães - Itabuna - Bahia - Brasil Luis Jesuino de Oliveira Andrade Departamento de Saúde - Universidade Estadual de Santa Cruz - Ilhéus - Bahia - Brasil .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0002-7714-0330 DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.9472 Palavras-chave: Análise ultrassonográfica automatizada da tireoide, Tireoidite de Hashimoto, linguagem de programação C# Resumo Introdução: A ultrassonografia da tireoide fornece informações valiosas para distúrbios da tireoide, mas é dificultada pela sua subjetividade. A análise automatizada utilizando grandes conjuntos de dados é uma grande promessa para avaliação objetiva e triagem padronizada, classificação de nódulos tireoidianos e monitoramento de tratamento. No entanto, permanece uma lacuna significativa no desenvolvimento de aplicações para a análise automatizada da tireoidite de Hashimoto (TH) por meio de ultrassonografia. Objetivo : Desenvolver um algoritmo automatizado da análise ultrassonográfica da tireoide (AUST) utilizando a linguagem de programação C# para detectar e quantificar características ultrassonográficas associadas à TH. Materiais e Métodos : Este estudo descreve o desenvolvimento e avaliação de um algoritmo AUST utilizando programação C#. O algoritmo extrai características relevantes (textura, vascularização, ecogenicidade) de imagens de ultrassonografia pré-processadas e utiliza técnicas de aprendizado de máquina para classificá-las como “normais” ou indicativas de TH. O modelo é treinado e validado em um conjunto de dados abrangente, com desempenho avaliado por meio de métricas como precisão, sensibilidade e especificidade. As descobertas destacam o potencial deste algoritmo AUST baseado em programação C# para oferecer avaliação objetiva e padronizada para o diagnóstico de TH. Resultados: O programa pré-processa imagens (conversão em escala de cinza, normalização, etc.), segmentos da tireoide, extrai características (textura, ecogenicidade) e utiliza um modelo pré-treinado para classificação ("normal" ou "suspeita de tireoidite de Hashimoto"). Usando uma imagem de amostra, o programa pré-processou, segmentou e extraiu recursos com sucesso. A classificação prevista (“suspeita de TH”) com alta probabilidade (0,92) alinha-se ao diagnóstico pré-estabelecido, sugerindo potencial para avaliação objetiva da TH. Conclusão: O algoritmo AUST baseado em programação C# detectou e quantificou com sucesso as características da TH, mostrando o potencial da programação avançada na análise de imagens médicas. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. PDF Postado 01/08/2024 Como Citar Avaliação ultrassonográfica automatizada da tireoidite de Hashimoto usando inteligência artificial. (2024). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.9472 Formatos de Citação ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Baixar Citação Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Série Ciências da Saúde Copyright (c) 2024 Luisa Correia Matos de Oliveira, Gabriela Correia Matos de Oliveira, Luis Matos de Oliveira, Adriana Malta de Figueiredo, Luis Jesuino de Oliveira Andrade Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License . .citations-container { overflow-y: auto; overflow-x: hidden; max-height: 1000px; } Avaliações Nenhuma avaliação disponível Plaudit Declaração de dados Os dados de pesquisa estão contidos no próprio manuscrito Aviso de preprints Preprints são manuscritos não avaliados por um periódico científico ou já avaliados mas em processo de publicação. .block_announcements_article:not(:last-child) { padding-bottom: 1.5em; border-bottom: 1px solid; } .block_announcements_article { text-align: left; } .block_announcements #show-all{ font-style: italic; } Notícias SciELO Preprints adota obrigatoriedade de declaração de disponibilização de dados de pesquisa 19 agosto 2025 A partir de 1º de setembro de 2025 os manuscritos submetidos ao SciELO Preprints devem incluir uma declaração de disponibilidade de dados informando sobre onde e como os dados da pesquisa que deram origem ao artigo podem ser acessados. 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SciELO - Scientific Electronic Library Online Rua Dr. Diogo de Faria, 1087 – 9º andar – Vila Clementino 04037-003 São Paulo/SP - Brasil E-mail: [email protected] app = {"hypothesisHandlerUrl":"https:\/\/preprints.scielo.org\/index.php\/scielo\/$$$call$$$\/plugins\/generic\/hypothesis\/controllers\/hypothesis\/"}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.data = pkpUsageStats.data || {};pkpUsageStats.data.Submission = pkpUsageStats.data.Submission || {};pkpUsageStats.data.Submission[9472] = {"data":{"2024":{"8":"19","9":"10","10":"6","11":"7","12":"6"},"2025":{"1":"3","2":"5","3":"8","4":"8","5":"24","6":"9","7":"13","8":"3","9":"4","10":"17","11":"26","12":"10"},"2026":{"1":"12","2":"5","3":"10","4":"9","5":"8"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":222}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.locale = pkpUsageStats.locale || {};pkpUsageStats.locale.months = ["Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dez"];pkpUsageStats.config = pkpUsageStats.config || {};pkpUsageStats.config.chartType = "bar"; (function (w, d, s, l, i) { w[l] = w[l] || []; var f = d.getElementsByTagName(s)[0], j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? 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