| Summary: | A heterogeneidade intra-tumoral, típica em tumores sólidos, é condicionada por múltiplos factores celulares, o que influencia o comportamento biológico do tumor, podendo assim ter um importante valor na resposta à terapêutica. A FDG em PET permite detectar alterações no metabolismo celular, onde níveis de captação elevados traduzem maior actividade celular (consumo de glicose) e por conseguinte maior potencial de agressividade, sendo utilizado como método de diagnóstico e estadiamento da doença oncológica, assim como na resposta à terapêutica. A análise quantitativa da distribuição espacial do radiofármaco poderá reflectir a heterogeneidade metabólica tumoral e por conseguinte ser utilizado como um novo parâmetro preditivo da resposta à terapêutica. Neste trabalho desenvolveu-se um algoritmo de análise e classificação da heterogeneidade intra-tumoral em imagens PET-FDG 3D em função da distribuição e quantificação da captação celular de FDG. Para isso recorreu-se a Support Vector Machine como método de treino e respectiva classificação. Foram utilizados 20 volumes de imagens tumorais como grupo de treino e 10 como grupo de teste, sendo ambos constituídos por tumores reais e tumores simulados. Para teste e validação deste método foi desenvolvido outro algoritmo que permite simular tumores com as características desejadas, nomeadamente a localização, número de focos, raio e intensidade. O classificador foi construído por decomposição One-Against-All para SVM, utilizando Kernel RBF e uma constante de regularização igual a 10. O classificador foi caracterizado calculando a sua sensibilidade e especificidade para cada grau de heterogeneidade. Sensibilidade (%): Grau 1 - 100; Grau 2 – 0.75; Grau 3 - 0; Grau 4 - 100. Especificidade (%): Grau 1 – 0.89; Grau 2 - 100; Grau 3 - 100; Grau 4 – 0.69. A heterogeneidade está directamente relacionada com a agressividade tumoral, podendo esta técnica vir a desempenhar um papel importante na radioterapia, permitindo a definição de estratégias terapêuticas mais XVI direccionadas para cada zona específica do tumor. Assim, conseguir-se-ia um tratamento mais rápido e eficaz, com a eliminação de toda a massa tumoral e diminuição da probabilidade de recidiva. Palavras-chave: Heterogeneidade Tumoral, PET, FDG, Support Vector Machine.
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