Utilidade dos softwares de ajuda ao diagnóstico na deteção de nódulos pulmonares em Tomografia Computorizada: uma Revisão Sistemática da literatura
DOI :
https://doi.org/10.25748/arp.13304Résumé
Introdução: O diagnóstico pulmonar com recurso a tomografia computorizada é, nos dias de hoje, recorrente. Na tentativa de promover a deteção de alterações patológicas têm sido desenvolvidos sistemas de ajuda ao diagnóstico (CAD). O presente trabalho visa identificar a utilidade clínica do software CAD na deteção de nódulos pulmonares por TC, através de uma revisão sistemática da literatura.Metodologia: Os autores efetuaram uma seleção de estudos tendo por base a metodologia PRISMA onde foram incluídos todos os artigos que referenciavam a sensibilidade dos algoritmos CAD na deteção de nódulos pulmonares. Resultados: A sensibilidade de deteção de nódulos pulmonares foi maior com recurso ao sistema CAD, comparativamente à leitura dos Radiologistas. Contudo, com a utilização deste software, o número de falsos positivos é elevado.
Conclusão: A utilização do sistema CAD em conjunto com a análise dos Radiologistas melhora a deteção de nódulos pulmonares. Sugere-se a sua utilização como ferramenta de ajuda para o clínico.
Références
American Cancer Society. Cancer Facts & Figures 2015. 2015; Available from: http://www.cancer.org/acs/groups/content/@editorial/documents/document/acspc-044552.pdf.
Murphy K, van Ginneken B, Schilham a. MR, de Hoop BJ, Gietema H a., Prokop M. A large-scale evaluation of automatic pulmonary nodule detection in chest CT using local image features and k-nearest-neighbour classification. Med Image Anal [Internet]. Elsevier B.V.; 2009;13(5):757–70. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2009.07.001.
American College of Radiology. Acr – Str Practice Guideline for the Performance and Reporting of Lung Cancer Screening Thoracic Computed Tomography ( Ct ). 2013;1076(Revised 2008):1–12. Available from: http://www.acr.org/~/media/ACR/Documents/PGTS/guidelines/LungScreening.pdf.
Gomathi M, Thangaraj PP. Automated CAD for Lung Nodule Detection using CT Scans. Data Storage Data Eng (DSDE), 2010 Int Conf. 2010;150–3.
White CS, Pugatch R, Koonce T, Rust SW, Dharaiya E. Lung nodule CAD software as a second reader: a multicenter study. Acad Radiol [Internet]. 2008 Mar [cited 2015 Feb 14];15(3):326–33. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S107663320700582X
Zhao Y, De Bock GH, Vliegenthart R, Van Klaveren RJ, Wang Y, Bogoni L, et al. Performance of computer-aided detection of pulmonary nodules in low-dose CT: Comparison with double reading by nodule volume. Eur Radiol. 2012;22:2076–84.
Téléchargements
Publié-e
Numéro
Rubrique
Licence
CC BY-NC 4.0
