Análise de eletrodo clínico aplicado em procedimento de ablação com otimização de geometria via inteligência artificial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Souza, Jackson Paz Bizerra de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ablação por radiofrequência
Método dos elementos finitos
Inteligência artificial
Aprendizado de máquina
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/49970
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2023.
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Embora tenha havido amplo estudo com a aplicação de diversas geometrias de eletrodos, ainda há uma lacuna na correlação entre a geometria do eletrodo e os resultados de temperatura no processo de ablação do tecido. Para preencher essa lacuna e melhorar o processo ablativo, propõe-se o desenvolvimento de uma metodologia para otimização de eletrodos clínicos utilizados em procedimentos de ablação. Para isso, será utilizado o algoritmo de clustering K-Means de inteligˆencia artificial. Utilizando a metodologia de elementos finitos e parˆametros da equação de bio transferˆencia (equação de Pennes), foi implementado no software COMSOL um eletrodo de agulha para ablação tumoral. A correlação entre dados geométricos do eletrodo, faixas temporais, faixas de tensão elétrica e a resultante faixa de temperatura entre 45°C a 55°C (318, 15K a 328,15K) foi avaliada visando aprimorar a eficiˆencia e precisão da técnica de ablação. Os resultados obtidos são comparados e analisados por meio de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina (clustering,gráfico de dispersão), permitindo a identificação das melhores configurações do eletrodo. Os resultados preliminares apontam para uma convergˆencia entre a metodologia e os resultados apresentados, denotados em gráficos, orientados para a concentração da temperatura alvo ao longo do tempo e aplicação. A dissertação contribui para o avanço da área de ablação eletrofisiológica, trazendo uma abordagem inovadora e promissora para a otimização dos eletrodos clínicos utilizados nesses procedimentos.The process of ablation through electrodes aims to necrotize damaged or abnormal tissues in the body. This technique is commonly used to treat conditions such as tumorsand cardiac arrhythmias. During the procedure, an electrode is inserted into the areato be treated, and radiofrequency energy is applied, heating and destroying the tissue.Recent advancements include the use of artificial intelligence to guide real-time ablation, the development of more precise ablation devices, and the identification of new therapeutic targets for tumor treatment. Although there has been extensive study on the application of various electrode geometries, there is still a gap in the correlation between electrode geometry and temperature outcomes in tissue ablation. To fill this gap andimprove the ablation process, a methodology for optimizing clinical electrodes used inablation procedures is proposed. For this purpose, the artificial intelligence clustering algorithm K-Means is utilized. Using finite element methodology and parameters from thebio-heat transfer equation (Pennes equation), a needle electrode for tumor ablation wasimplemented in COMSOL software. The correlation between electrode geometric data,time ranges, voltage ranges, and the resulting temperature range between 45°C to 55°C(318.15K to 328.15K) was evaluated aiming to enhance the efficiency and precision of theablation technique. The obtained results are compared and analyzed using statistical techniques and machine learning clustering (scatter plots), allowing for the identification of optimal electrode configurations. Preliminary results indicate a convergence between themethodology and the presented results, as denoted in graphs, focusing on the concentration of the target temperature over time and application. The dissertation contributes tothe advancement of the field of electrophysiological ablation, bringing an innovative andpromising approach to the optimization of clinical electrodes used in these procedures.Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB GamaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia BiomédicaRosa, Suélia de Siqueira Rodrigues Fleuryjackson.paz@gmail.comSouza, Jackson Paz Bizerra de2024-08-17T20:10:49Z2024-08-17T20:10:49Z2024-08-172023-06-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSOUZA, Jackson Paz Bizerra de. Análise de eletrodo clínico aplicado em procedimento de ablação com otimização de geometria via inteligência artificial. 2023. 104 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) — Brasília, 2023.http://repositorio.unb.br/handle/10482/49970porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-27T18:24:09Zoai:repositorio.unb.br:10482/49970Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-27T18:24:09Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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