Orientadores: Eduardo Tavares Costa, Gabriela Castellano

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: Em geral, processos patológicos tais como as transformações neoplásicas das células tendem a alterar a magnitude da organização estrutural do tecido pela reorganização ou destruição de elementos membranosos ou por alterações de celularidade. Tais alterações reetem na mobilidade dos prótons...

Resumo: Em geral, processos patológicos tais como as transformações neoplásicas das células tendem a alterar a magnitude da organização estrutural do tecido pela reorganização ou destruição de elementos membranosos ou por alterações de celularidade. Tais alterações reetem na mobilidade dos prótons que pode ser avaliada por imagens poderadas por difusão (DW), a partir das quais são obtidos os mapas de Coeficiente Aparente de Difusão (ADC), que expressam a magnitude da difusão das moléculas de água em pontos de uma determinada região de interesse (ROI). O presente estudo teve por objetivo principal explorar a utilização destes mapas na diferenciação, em 2D e 3D, entre tecidos cerebrais sadios de indivíduos controle e tecidos tumorais de pacientes acometidos por glioblastoma multiforme ou meningeoma, dois tipos de tumores cerebrais de grande incidência e que podem, dependendo da localização, serem confundidos entre si em imagens de ressonância magnética (RM) estruturais. Secundariamente, foi avaliada a inuência da posição das ROIs 3D usadas para calcular os valores de ADC de controles, e também a inuência (nos valores de ADC destes indivíduos) de incluir ou excluir os ventrículos laterais destas ROIs. Os mapas de ADC foram calculados a partir de imagens de RM ponderadas por T2 e difusão, utilizando uma rotina computacional desenvolvida em estudos anteriores. A partir destes mapas, verificou-se que em 2D as médias dos valores de ADC encontrados para glioblastomas, meningeomas e tecidos sadios do grupo controle foram, respectivamente, 2,6x 10-4 mm2/s, 4,88x 10-4 mm2/s e 8,99x 10-4 mm2/s, com valor de p < 0; 05, indicando a existência de diferenças estatisticamente significantes entre os grupos, confirmadas através de um teste ANOVA e da análise de Bonferroni. Nas análises 3D, as médias de valores de ADC obtidas para os mesmos três grupos foram respectivamente 2,83 x 10-4 mm2/s, 5,37 x 10-4 mm2/s e 9,27 x 10-4 mm2/s. Um teste ANOVA realizado entre os grupos controle e os dois grupos de pacientes demonstrou haver diferenças significantes entre eles (p < 0; 05). A análise de Bonferroni confirma a distinção entre tecidos cerebrais sadios de indivíduos controle e glioblastomas, mas aponta para a indistinção entre tecidos cerebrais sadios e meningeomas. A análise dos valores de ADC 3D do grupo controle com e sem presença de porções dos ventrículos laterais nas ROIs mostrou que pequenas porções de ventrículos não interferem significativamente na possibilidade de distinção entre tecidos cerebrais sadios e os tumores estudados

Abstract: In general, pathologic processes, such as neoplasic cell changes, tend to alter the magnitude of structural organization by destruction or reorganization of membranous elements or by a change in cellularity. These changes will also have an impact on proton mobility, which can be followed...

Abstract: In general, pathologic processes, such as neoplasic cell changes, tend to alter the magnitude of structural organization by destruction or reorganization of membranous elements or by a change in cellularity. These changes will also have an impact on proton mobility, which can be followed up by Diffusion-Weighted Imaging (DWI). From DWI is obtained the ADC (Apparent Diffusion Coefficient) map, which is a representation of the magnitude of water diffusion at points of a given region of interest (ROI). The present study explored the use of 2D and 3D ADC maps for the distinction between healthy brain tissue of controls and tumor tissue of patients with glioblastoma multiforme or meningioma. These high-incidence brain tumors can be confused in structural MR images. Secondarily, we evaluate the inuence of ROI location in the brain regarding ADC control values, and the inuence of position of 3D ROIs used for calculate ADC values of controls and evaluate the effect of inclusion or exclusion of lateral ventricles in these ROIs. ADC maps were calculated from MRI T2 and DWI using a computational tool developed in previous studies. From the 2D ADC maps, the mean ADC values found for glioblastomas, meningiomas and healthy brain tissue were 2.6 x 10-4 mm2/s, 4.88 x 10-4 mm2/s and 8.99 x 10-4 mm2/s, respectively. The analysis of variance (ANOVA) resulted in p-value < 0; 05, indicating the existence of significant differences between these groups, confirmed by using of the Bonferroni analysis. In the 3D analysis, the mean ADC values obtained for the same three groups were respectively 2.83 x 10-4 mm2/s, 5.37 x 10-4 mm2/s and 9.27 x 10-4 mm2/s. The ANOVA resulted in p-value < 0:05. In this case, the Bonferroni analysis confirms the distinction between healthy brain tissue and glioblastoma, but points to the difficulty of distinction between healthy brain tissue and meningioma. The analysis of 3D ADC values in the control group with and without the presence of portions of the lateral ventricles in the ROIs showed that small amounts of the ventricles does not significantly interfere with the ability to distinguish between healthy brain tissue and tumors studied