ANÁLISE DE IMAGEM DE ULTRASSOM

INTRODUÇÃO: A capacidade de identificar a aponeurose em imagens de ultrassom é crucial para a análise do movimento muscular, proporcionando insights valiosos sobre a anatomia, o comportamento mecânico e possíveis patologias musculares. Esta identificação não só é vital na prática médica, mas também auxilia num aspecto crítico em pesquisa e desenvolvimento tecnológico, contribuindo significativamente para uma compreensão ampliada do sistema musculoesquelético e melhorando o prognóstico de saúde humana. OBJETIVOS: Desta forma, o presente projeto foca no desenvolvimento de uma inteligência artificial (IA) que emprega o método de cascata, com objetivo de otimizar a identificação automática da aponeurose em imagens de ultrassom muscular. MATERIAIS E MÉTODO: Foi utilizado o software MATLAB para realizar o treinamento da IA, onde as imagens foram anotadas a partir da ferramenta Image Labeler. RESULTADOS: Esta abordagem, busca entregar resultados precisos e rápidos, alcançando uma precisão de 73.9%, podendo se tornar uma ferramenta para diagnósticos médicos e para aplicações em controle de atuadores e equipamentos. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Em suma, a implementação deste software oferece uma sustentação para diagnósticos médicos quanto também na integração da biomecânica com tecnologias emergentes.

PALAVRAS-CHAVE: Inteligência Artificial; Aponeurose; Identificação; Ultrassom