PROJETO. MACC - MEDICINA ASSISTIDA POR COMPUTAÇÃO CIENTÍFICA (Texto completo)

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1 PROJETO MACC - MEDICINA ASSISTIDA POR COMPUTAÇÃO CIENTÍFICA (Texto completo) Rede temática de P&D constituída por 42 instituições do País e do exterior Laboratório Nacional de Computação Científica LNCC/MCT Abril 2006

2 1. Problema(s) e Justificativa(s) 1.1 Problemas Abordados O avanço da computação científicatem promovido um desenvolvimento sem precedentes na história da sociedade humana. A popularização do computador pessoal, o advento da Internet, o desenvolvimento da comunicação sem fio, da computação distribuída de alto desempenho, de banco de dados distribuídos e a sua mineração gerando novos conhecimentos, das técnicas de monitoração, da visualização científica, da realidade virtual e da modelagem e simulação computacional de sistemas complexos multi e interdisciplinares dentre outras, permeiam atualmente todas as atividades humanas gerando grandes e profundas modificações. Por exemplo, a integração de modelos gráficos, imagens digitais e robótica, aliada às novas técnicas de transmissão segura de dados, assim como o desenvolvimento da modelagem e simulação computacional de sistemas biológicos permitiram o desenvolvimento de tecnologias aplicadas à medicina. Utilizando uma infra-estrutura de comunicação tal como a Internet, Ambientes Virtuais Colaborativos (AVCs) permitem que usuários localizados em posições geográficas distintas colaborem através de uma simulação de um mundo sintético controlado por computadores proporcionando aos usuários uma experiência similar àquela que teriam em situação real, Figura 1.1. Tal simulação permite discutir um determinado caso médico ou até treinar ou planejar um procedimento cirúrgico. Mais ainda, através de uma simulação de um mundo sintético como o descrito acima, a conjunção com técnicas de robótica, permite a realização de telecirurgia, onde especialistas distribuídos geograficamente podem interagir com o modelo virtual que refletiria o paciente e, controlando braços mecânicos robóticos, podem remotamente auxiliar (ou mesmo realizar) o procedimento cirúrgico. Figura 1.1 Modelagem e simulação da circulação do ar em bifurcação brônquica. 2

3 Esta nova realidade teve suas origens no início do Século XX, quando foi chamada de telemedicina (segundo a OMS, telemedicina é a provisão de serviços ligados aos cuidados com a saúde, nos casos em que a distância é o fator crítico. Tais serviços são providos por profissionais da área da saúde, usando tecnologias de informação e comunicação... ). Entretanto, esta designação esta atualmente ultrapassada frente ao surgimento das tecnologias acima mencionadas e não relacionadas exclusivamente com as tecnologias de informação e comunicação tais como modelagem e simulação de sistemas complexos multi e interdisciplinares. Um indicativo desta nova realidade pode ser encontrado nos projetos em desenvolvimento nos Estados Unidos e em paises da Comunidade Européia tais como: Virtual Human Project, ( iniciativa americana. The Digital Human Project Federation of American Scientist ( iniciativa americana. Living Human Project ( iniciativa da Comunidade Européia. SimBio Simulation in Biology ( iniciativa da Comunidade Européia. GEMSS Grid for Medical Simulation Service ( iniciativa da Comunidade Européia. A fase prospectiva destes projetos teve inicio em 2000 e duração prevista de aproximadamente 10 anos. Para se ter uma idéia da importância outorgada nestas comunidades a estes projetos os recursos destinados, por exemplo, para o Digital Human é de US$ ,00/ano (cem milhões de dólares por ano). Os objetivos gerais nestes projetos são: Desenvolver modelos e simuladores predictivos de sistemas biológicos específicos para aplicações terapêuticas e pesquisa biomédica. Por exemplo, modelos predictivos para células vermelhas poderiam ser usados para estudar os efeitos de modernas drogas em pesquisa farmacológica. Síntese do diagnóstico por imagem, modelando e simulação com terapêuticas em tempo-real para melhorar procedimentos e tratamentos médicos. Desenvolver modelos e simuladores precisos dos principais órgãos e sua inter-relação integrando anatomia, fisiologia, propriedades biomecânicas, biologia celular e bioquímica. Por exemplo, modelos integrados da organização vertical de órgãos tais como coração, pulmão e de sistemas tais como circulatório, respiratório dentre outros. Integrar estes modelos com as mais modernas tecnologias de visualização de maneira a permitir perceber as diferentes escalas espaciais (desde a molecular ate o nível do organismo humano) e temporais incluindo modelos de envelhecimento e estados fisiológicos diversos. Desenvolver um corpo virtual para cada paciente de maneira a servir como um repositório para diagnóstico, patologias e outras informações médicas sobre o paciente. Este modelo tridimensional (3-D) permitira aumentar a 3

4 comunicação entre o paciente e o médico, fornecendo uma referência para examenes, patologias e mudanças que acontecem com o passar do tempo. Utilizar estes modelos e simuladores de alta precisão para treinamento e credenciamento médico. Estes simuladores permitirão verdadeira interação do usuário com órgãos humanos simulados incluindo propriedades físicas e fisiológicas realísticas e onde a alta velocidade de transmissão facilitará a visualização distribuída e simulação de modelos para educação, pesquisa e desenvolvimento de aplicações médicas. A Figura 1.2 representa esquematicamente estes objetivos e a Figura 1.3 fornece uma idéia das escalas espaciais e temporais envolvidas. A Figura 1.4 apresenta as escalas envolvidas na modelagem do sistema cardiovascular humano. Estas figuras mostram claramente o alto grau de inter e multidisciplinaridade destes projetos assim como a complexidade dos mesmos. Figura 1.2. Os modelos integrados no Projeto do Home Digital Hoje, a idéia de manipulação de grandes volumes de dados médicos ganha ainda mais fôlego, não somente por se prevalecer do recente desenvolvimento de outras áreas, como a engenharia e a computação, mas também pela necessidade de compartilhamento do conhecimento médico e de torná-lo um benefício para a humanidade. 4

5 Figura 1.3 Escalas envolvidas na modelagem e simulação Figura 1.4 Escalas envolvidas na modelagem do sistema cardiovascular humano No Brasil, como em vários países em desenvolvimento, existe uma outra demanda ainda maior, anterior a manipulação destes dados, que é a demanda por uma padronização com sua conseqüente integração. Essa demanda surge 5

6 devido à prática comum da geração de dados em diversos formatos por diversos centros médicos. Nesse sentido, um sistema de abrangência nacional deve repousar primeiramente em um sistema integrado de dados e de serviços médicos (que incorporam a modelagem e simulação computacional) baseado nas mais modernas tecnologias de informação que permita às regiões do nosso território (inclusive as mais remotas) poder usufruí-lo. Um sistema como este deve oferecer tanto serviços básicos, por exemplo banco de dados médicos e tramitação de textos dentre outros, como tecnologias modernas tais como acompanhamento e monitoração a distância com processamento e transmissão de sinais biológicos e imagens médicas, planejamento cirúrgico via simulação computacional de procedimentos cirúrgicos e técnicas de realidade virtual e aumentada, cirurgias a distância, treinamento e formação de recursos humanos na área médica, reuniões clínicas e de assessoramento com especialistas via vídeo conferências, incluindo imersão em ambientes virtuais capazes de reproduzir com alto grau de precisão a realidade em análise, estatísticas para controle de doenças e condições sócio-econômicas que interessam a órgãos tanto da administração pública quanto privada. Finalmente, o que é mais importante, o acesso da população de baixa renda a todos estes modernos recursos tecnológicos. Aos serviços básicos, que podem ser conseguidos apenas com a integração via uma rede local ou de longa distância, é possível hoje agregar as novas tecnologias a custo relativamente baixo, tornando os serviços públicos de saúde de qualquer lugar do Brasil um usuário de técnicas modernas na área da medicina. Tais recursos tecnológicos, ainda não totalmente disponíveis em qualquer sistema médico, público ou privado, podem ser oferecidos em tempo relativamente curto e a baixo custo. A sua implantação depende, de uma maneira geral, da implantação de serviços de rede e sistemas automáticos de controle administrativo e médico e da integração através de uma infra-estrutura computacional inserida em um ambiente Grid de computação distribuída de alto desempenho onde equipes multidisciplinares altamente competentes em diversas áreas do conhecimento humano promovam mecanismos de transferência e inovação na solução deste importante problema nacional que é a saúde. Por outro lado, a necessidade de Organizações Virtuais, onde grupos de pesquisadores e tecnologistas (que podem estar geográfica e institucionalmente dispersos) atuem através de uma rede temática e cooperativa, é uma realidade em nosso país como resposta à necessidade de trabalhar em temas altamente multi e interdisciplinares como os requeridos por esta nova realidade da medicina assistida por computação cientifica. Para operar tais organizações, e como já mencionado, precisamos de ambientes colaborativos, seja na elaboração e desenvolvimento de aplicações associadas, seja na utilização das aplicações desenvolvidas. Implica também em ambientes de computadores e redes, e suas respectivas configurações. No país, existe infra-estrutura e competência científica para atender às necessidades acima mencionadas. Assim, identificamos os Centros Nacionais 6

7 de Processamento de Alto Desempenho (CENAPADs), integrados através do SINAPAD (Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho), administrado pelo LNCC/MCT (Laboratório Nacional de Computação Científicado Ministério de Ciência e Tecnologia) e interligados por uma rede de alto desempenho (centenas de Mbps) fornecida pela RNP (Rede Nacional de Pesquisa) e oferecendo uma capacidade computacional de centenas de Gflops (Figura 1.5). Conclue-se então que existe no Brasil uma rede, onde aplicativos especificamente desenvolvidos para medicina podem ser incorporados imediatamente. Figura 1.5 Rede nacional de alto desempenho para pesquisa Por sua vez, a equipe de pesquisadores que participa do projeto, pertencente às 42 instituições listadas na Tabela 4.1, interligadas através da Internet em geral e da rede fornecida pelo SINAPAD em particular, tem competência científica nas suas áreas de atuação para: desenvolver aplicativos que permitam a integração de dados médicos em uma rede de alta tecnologia; desenvolver sistemas de modelos e simuladores para diversas áreas da medicina; permitindo o surgimento de uma Rede Nacional de P&D em Medicina Assistida por Computação Cientifica. 7

8 Essa rede estará integrada inicialmente pelos participantes do presente projeto e, posteriormente, por parceiros de indiscutível nível técnico-científico, que no futuro venham a se incorporar. A rede gerada ao final do projeto terá assim caráter heterogêneo e dinâmico. Por heterogêneo entende-se que ela possa agregar recursos os mais diversos possíveis e, por dinâmico, entende-se que possa crescer, incorporando novos modelos e simuladores computacionais de maneira a atender as demandas das diversas áreas da medicina. Sendo assim, o presente projeto tem como objetivo principal a integração, em uma rede única, de modelos/simuladores e serviços para a área médica em desenvolvimento nas instituições participantes. Como conseqüência da materialização deste projeto teremos, além dos recursos de telemedicina tradicionais, uma rede padronizada e integrada de dados médicos espalhados por todas as regiões facilitando melhor manipulação, proteção e oferecimento desses recursos à sociedade através de aplicativos e simuladores em medicina tanto para diagnóstico, tratamento e planejamento cirúrgico como para o treinamento e formação de recursos humanos. Em particular, o presente projeto propõe implementar, num período de 5 anos ( ), um ambiente computacional baseado em tecnologias de Grid e computação distribuída de alto desempenho para Medicina Assistida por Computação oferecendo à comunidade médica e pesquisadores em geral os seguintes serviços: Modelagem e simulação do sistema cardiovascular humano incluindo a simulação de procedimentos cirúrgicos. Modelagem e simulação de procedimentos médicos para traumatismo craniofaciais (incluindo o processo de reconstrução de próteses ósseas). Processamento avançado de imagens médicas incluindo visualização e reconstrução tridimensional de estruturas de relevância médica e suas aplicações na modelagem e simulação computacional de sistemas biológicos. Bioinformática e suas aplicações biomédicas. Desenvolvimento de ambientes virtuais colaborativos de realidade virtual e aumentada e telemanipulação na área médica para treinamento, formação de recursos humanos e planejamento cirúrgico. Suporte remoto para atendimento médico emergencial. Ensino à distância e videoconferência para a área médica Ambiente computacional avançado com acesso aberto e sistemas de ensino à distância; Suporte a tráfego multimídia para videoconferências médicas. Ciberambientes de computação distribuida de alto desempenho para aplicações de simulação médica. 1.2 Potenciais Contribuições Sociais e Econômicas do Projeto As potenciais contribuições sociais e econômicas de um projeto como o presente são enormes. De fato, a tecnologia que se propõe desenvolver permitira que centros de saúde de todo o território nacional possam usufruir das informações médicas que os sericos disponibilizados podem gerar quando 8

9 utilizados, do conhecimento e experiência de especialistas existentes nos grandes centros e do correspondente diagnostico e propostas de terapia mais adequada para o doente permitindo, em muitos dos casos, o tratamento (de maneira adequada, eficiente e empregando o que se tem de mais avançado) no próprio centro de saúde do município. Por sua vez, o presente projeto pode contribuir para aumentar as respectivas sinergias destas ações ao permitir a sua interligação e integração e ainda, ao disponibilizar o que se tem de mais avançado no conhecimento e tecnologias na áreas médicas objetos de este projeto proporcionando grandes economias ao setor da saúde. Economias estas que poderão ser direccionadas para outros setores da saúde que assim o requeiram. Uma vez implantada uma rede com as características propostas no presente projeto, será possível incorporar outras inovações tecnológicas e de conhecimento que venham a ser desenvolvidas pelas instituições parceiras deste projeto. É importante ressaltar que essas técnicas estão em pleno desenvolvimento dentro dos centros acadêmicos participantes. Entretanto, na maioria das vezes, quando chegam às instituições médicas, chegam implementadas em sistemas proprietários fechados, muitas vezes onerosos devido a tarifas tributárias e de royalties. Isso é também um indicador do forte impacto sócio econômico que este projeto pode proporcionar ao País. Por sua vez, todos os softwares gerados para o desenvolvimento do presente projeto representam um outro aspecto cujo impacto sócio econômico não pode deixar de ser considerado. Finalmente, a competência científica gerada e a realização integrada das atividades de P&D (gerando conhecimentos e tecnologias inovadoras) previstas no projeto darão lugar a um outro resultado que poderá produzir um impacto social e econômico não desprezível: o surgimento de uma Rede Nacional para P&D em Medicina Assistida por Computação Científica integrada inicialmente pelos participantes do presente projeto e, posteriormente, por outros parceiros de indiscutível nível científico-técnico que, no futuro, venham a se incorporar. 1.3 Caráter Multi e Interdisciplinar do Projeto. A elaboração deste projeto requer equipes multidisciplinares altamente competentes em diversas áreas do conhecimento humano. Em particular, requer a participação de especialistas de diversas áreas da medicina, biologia, química, engenharia, matemática, ciência da computação dentre outras. Neste sentido, as áreas de atuação e conhecimento dos pesquisadores participantes no presente projeto são uma clara amostragem do caráter multi e interdisciplinar do projeto (ver Seção 4. Caracterização da Rede). 9

10 2. Objetivos e Metas 2.1 Introdução Como já mencionado, a informatização em Saúde vem sendo influenciada por tecnologias computacionais emergentes envolvendo novos paradigmas tanto em hardware quanto em software. Como grande exemplo de cenário descrevemos a aplicação de técnicas de processamento de imagens médicas permitindo diagnósticos mais precisos, assim como planejamentos terapêuticos mais adequados. O resultado do processamento destas imagens pode ser usado também como ponto de partida para a simulação computacional de procedimentos médicos. Como exemplos podemos citar, a simulação numérica de fenômenos relacionados ao fluxo sangüíneo no interior das artérias de um determinado paciente (que permite, por exemplo, o planejamento de procedimentos cirúrgicos), a simulação computacional da difusão (incluindo reações bioquímicas e interações celulares) nos tecidos de um dado paciente (o que permite, por exemplo, o planejamento de procedimentos de quimioterapia, radioterapia de baixa e alta taxa, entre outros). Estas simulações necessitam de recursos de computação de alto desempenho (software para clusters e grades) para que se obtenha o resultado em tempo hábil. Por sua vez, para estas simulações, é necessário utilizar técnicas de computação gráfica (visualização) para tratar, segmentar e reconstruir tridimensionalmente estruturas e fenômenos de interesse médico. A utilização de recursos de alto desempenho no contexto médicohospitalar não se restringe apenas à simulação de fenômenos biomecânicos e biológicos. Uma vez realizado o processamento de imagens médicas, pode ser relevante fazer uma visualização direta destes dados para que se tenha uma avaliação melhor do caso clínico em estudo. Neste sentido, técnicas de computação gráfica baseadas em volume rendering vêm ganhando espaço em outras aplicações de relevância social. Como exemplos temos as modernas técnicas de reconstrução de próteses craniofaciais onde a tecnologia mencionada (processamento de imagens-visualização-simulação numérica) é empregada em larga escala. A utilização destes recursos - processamento, transmissão, monitoração à distância de sinais biológicos, processamento e transmissão de imagens, visualização, simulação numérica entre outros - é um tema complexo, que dentre outros desafios envolve os seguintes: 1. Mudança da cultura médico/hospitalar; 2. Bancos de dados geograficamente distribuídos e integrados em redes de alto desempenho para armazenar a informação associada a cada paciente, com imagens, áudios, vídeos, textos, resultados de análises e procedimentos, informações pessoais, dados das simulações, etc.; 3. Estabelecimento de padrões; 10

11 4. Utilização de computação móvel com ou sem-fio como unidade terminal de entrada (incluindo monitoramento) e saída, integrando o acesso a dados hospitalares com os recursos de processamento e análise dos mesmos; 5. Utilização destes bancos de dados em teleconferências e ou reuniões virtuais entre profissionais e especialistas geograficamente distribuídos, contribuindo no diagnóstico, no planejamento de diversos procedimentos médicos, na telecirurgia e na cirurgia à distância entre outros aspectos; 6. Formação de Recursos Humanos. O primeiro item acima se refere à utilização do recurso computacional em si, a qual envolve um tratamento que, em geral, não faz parte do dia-a-dia dos médicos. No segundo item, devemos observar que os resultados de uma simulação para um dado caso clínico, ou resultados de exames que implicam em imagens, ou pareceres obtidos através de recursos de multimídia (vídeo conferências e reuniões clínicas) devem ficar arquivados no banco de dados do paciente. A questão é se os bancos de dados atualmente utilizados na área médica podem ser eficientes também para armazenar texto, áudio e imagens. Esta questão está diretamente ligada ao estabelecimento de padrões (data format) para armazenar estes dados (item 3). O quarto item é exatamente um dos temas centrais do presente projeto. Do ponto de vista dos dados, o sistema computacional em questão deve ter o objetivo básico de integrar os recursos de armazenamento, processamento e análise dos mesmos, de tal forma a facilitar a utilização destes pela comunidade médica de um hospital ou uma rede de hospitais, Secretarias de Saúde e outros órgãos de saúde pública. Do ponto de vista dos usuários (profissionais da classe médica) este sistema deve ter interfaces gráficas que auxiliem a utilização dos recursos e serviços computacionais por ele integrados. Estas interfaces devem "esconder" deste usuário, que obviamente não é especialista em computação, detalhes de ordem mais técnica que possam existir durante a execução das tarefas correspondentes. Com respeito à rede de computadores que interliga os serviços disponíveis, a primeira possibilidade é usar uma Intranet no próprio hospital. Contudo, uma vez fora do hospital, o médico não teria mais acesso aos dados do paciente. É neste ponto que a tecnologia de Computação Móvel pode contribuir para a área de informatização em saúde. A utilização deste recurso computacional no contexto da informatização hospitalar é fundamental. O uso de Computação Móvel visa a utilização de PDAs ou notebooks no contexto Hospitalar como um computador móvel e sem-fio com o qual o médico pode se locomover sem restrição dentro (e eventualmente fora) das instalações hospitalares e preservar as funcionalidades de visualização e de entrada de dados. Podendo ainda atualizar o estudo do caso e mesmo discutir o quadro clínico com outros especialistas da área empregando para isto a rede de alta velocidade disponível que interliga todas as instituições. No caso de um atendimento de emergência, por exemplo, o paramédico atendendo um paciente na ambulância ou o próprio paciente desde sua casa ou médico ou profissional da saúde em um posto médico distante, empregando aparelhos de monitoração apropriados, podem enviar dados relativos ao estado do paciente para serem armazenados e processados e imediatamente 11

12 repassados para a equipe médica (estando ela ou não no interior do hospital) possa adotar as medidas adequadas. Por sua vez, a utilização de uma Intranet hospitalar sem-fio também oferece vantagens de simplicidade de instalação evitando obras/instalações com requisitos custosos de segurança/proteção, de contaminação, e de inatividade de alas em obras para instalação e manutenção. Entretanto, o uso destas tecnologias na área médica implica em novos desafios no que se refere à formação de recursos humanos e sua atualização continuada tendo em vista o curto intervalo de tempo que atualmente existe entre o desenvolvimento científico e sua correspondente implementação tecnológica. Esta preocupação está presente entre os pesquisadores que integram a equipe do presente projeto. Assim, as tecnologias e ferramentas desenvolvidas e incorporadas ao projeto deverão também ser orientadas de maneira a contribuir na formação e atualização de profissionais tanto da área da saúde como das outras áreas envolvidas no projeto. Várias das instituições participantes têm programas de Pós-Graduação (inclusive de caráter multidisciplinar como é o caso do LNCC) que podem ser acionados de maneira a permitir a formação de recursos humanos nos diversos temas relacionados com o presente projeto de Medicina Assistida por Computação Cientifica. 2.2 Objetivos O Objetivo Geral deste projeto é integrar as diversas competências existentes nas instituições participantes de maneira a construir uma Rede Temática e cooperativa em Medicina Assistida por Computação Científicaque será designada Medicina Assistida por Computação Científica (MACC). Este instituto deve, por um lado, permitir a imediata integração e incorporação do conhecimento e das tecnologias já amadurecidas e desenvolvidas pelos pesquisadores participantes e, por outro lado, deve ser o elemento catalisador para o surgimento de novos conhecimentos e desenvolvimento de novos aplicativos (onde as tecnologias mais atuais sejam incorporadas) a serviço da medicina no País. A integração se dará em duas esferas: uma virtual e outra física. A esfera virtual corresponde a rede de conhecimento, onde os diversos profissionais participantes se encontram, trocam informações e experiências. A esfera física se dará através de uma rede de computadores sustentando e consolidando a primeira. As características específicas desta rede são detalhadas mais adiante no texto do projeto (Seção 2.3.8). No entanto, seu aspecto geral é o de uma rede composta por equipamentos fixos e móveis, interligando todos os parceiros do projeto. O objetivo geral deste projeto será alcançado com o cumprimento de três etapas. Inicialmente, deve ser estabelecida uma solução para o problema básico de interconexão entre as entidades participantes. Detalhes das metodologias a serem empregadas para o cumprimento desta etapa são descritos na Seção 2.3. A segunda etapa a ser cumprida será consolidada quase que simultaneamente à primeira. Trata-se da efetiva inclusão das modernas tecnologias que vêm sendo desenvolvidas pelos participantes em 12

13 todas as áreas focadas no presente projeto. Essa inclusão atende ao mesmo tempo uma outra necessidade, que é a de reforçar a pesquisa científica com dados reais e metodologias especificas, estimulando ainda mais seu aperfeiçoamento. A terceira e última etapa do MACC surge como conseqüência da primeira e segunda. Uma rede, como a proposta, alimentada por recursos tecnológicos de altíssimo nível, é um solo fértil para atender à comunidade acadêmica quanto a dados para novas pesquisas e formação de mão-de-obra qualificada como na pós-graduação (consolidada em todas as instituições participantes). Além do objetivo geral acima mencionado, o presente projeto tem os seguintes Objetivos Específicos a serem alcançados durante a execução do projeto: Modelagem e simulação do sistema cardiovascular humano incluindo a simulação de procedimentos cirúrgicos. Modelagem e simulação de procedimentos médicos para traumatismo craniofaciais (incluindo o processo de reconstrução de próteses ósseas). Processamento avançado de imagens médicas incluindo visualização e reconstrução tridimensional de estruturas de relevância médica e suas aplicações na modelagem e simulação computacional de sistemas biológicos. Bioinformática e suas aplicações biomédicas. Desenvolvimento de ambientes virtuais colaborativos de realidade virtual e aumentada e telemanipulação na área médica para treinamento, formação de recursos humanos e planejamento cirúrgico. Suporte remoto para atendimento médico emergencial. Ensino à distância e videoconferência para a área médica Ambiente computacional avançado com acesso aberto e sistemas de ensino à distância; Suporte a tráfego multimídia para videoconferências médicas. Ciberambientes de computação distribuida de alto desempenho para aplicações de simulação médica. 2.3 Metas Na presente seção, apresentamos detalhadamente como serão alcançados cada um dos Objetivos Específicos acima mencionados. Para isto, cada Objetivo Específico é analisado descrevendo as metas a serem alcançadas para a realização deste objetivo Modelagem e simulação computacional do sistema cardiovascular humano. Introdução Nestes últimos anos, pesquisadores das áreas de engenharia, biologia e medicina começaram a introduzir ferramentas computacionais preditivas dentro da prática da medicina. O atual grau de desenvolvimento alcançado pelas técnicas de modelagem computacional, conjuntamente com o rápido crescimento da performance de cálculo dos computadores, 13

14 tem permitido o estudo, desenvolvimento e solução de modelos computacionais altamente sofisticados capazes de antecipar, com aceitável grau de precisão, os resultados de importantes procedimentos médicos. A modelagem e a simulação computacional, aliadas à visualização gráfica e à realidade virtual, permitem fornecer imagens tridimensionais de alta resolução representando os fenômenos que estão acontecendo em determinada parte do organismo de um dado paciente. Esta nova tecnologia está contribuindo no planejamento terapêutico e cirúrgico das mais variadas doenças vasculares, no desenvolvimento de modelos (e sua simulação computacional) para a dinâmica do sistema cardiovascular permitindo ainda a modelagem da absorção, difusão e cinética do transporte bioquímico nos tecidos da parede arterial, no treinamento e aprimoramento de cirurgias (incluindo cirurgias à distância), no desenvolvimento de métodos não invasivos de análise empregando modelos e simuladores computacionais que utilizam reconstrução tridimensional de imagens médicas obtidas por tomografia computadorizada, de ressonância magnética ou por outros meios. Com estas técnicas, é possível ainda caracterizar em vivo e de maneira não destrutiva (ou invasiva) as propriedades dos materiais biológicos necessários para a modelagem computacional e detecção de tumores. Em particular, as doenças cardiovasculares (DCV), são e continuarão a ser a principal causa de morte na população mundial (Fig. 2.1 e Tabela 1), incluindo os paises em desenvolvimento como o Brasil (Fig. 2.2). Vemos, na Fig. 2.1, que a cardiopatia isquêmica e as doenças cérebro vasculares continuarão a ser as principais causas de morte no mundo representando em conjunto 35% das mortes nos paises desenvolvidos. Ao estudarmos os dados contidos na Tabela 1, vemos que a cardiopatia isquêmica e as doenças cérebro vasculares em conjunto representam a principal causa de incapacidade projetadas para Ambas representam o mesmo processo: aterosclerose, envolvendo a árvore vascular de dois importantes órgãos do corpo humano: o cérebro e o coração. A aterosclerose é um processo sistêmico e quando presente em uma determinada parte do sistema vascular, com grande probabilidade, estará envolvendo outras áreas. Vemos, na Fig. 2.2, a mudança de causas de mortalidade que ocorreu no Brasil, com a crescente importância das DCV (doenças cardiovasculares) que passarão a representar 40% do total de óbitos no País. A importância social das DCV é corroborada ainda por representarem a principal causa de aposentadorias, a segunda causa de internações e a principal causa de gastos com estas internações. Estas graves conseqüências individuais e sociais das doenças cardiovasculares, assim como o reconhecimento de que a aterosclerose esta intimamente relacionada a fatores hemodinâmicos, têm motivado o uso crescente das técnicas anteriormente mencionadas (modelagem e 14

15 simulação computacional) para o melhor entendimento da hemodinâmica do sistema cardiovascular. Figura 2.1 Principais causas de morte da população mundial em países desenvolvidos e em desenvolvimento, projetadas para A partir dos trabalhos pioneiros de Euler e de Young sobre propagação de ondas em artérias, se inicia o desenvolvimento de modelos unidimensionais para o sistema arterial humano. Na atualidade, estes modelos alcançaram um grau de sofisticação elevado permitindo o estudo das alterações da dinâmica arterial para diversas alterações patológicas (aterosclerose, estenose, aneurismas, etc.) contribuindo assim, na diagnose, tratamento e acompanhamento evolutivo destas doenças. Tabela 1 - Principais causas de Incapacitação na população Mundial Mudanças esperadas entre 1990 e

16 Figura 2.2 Causas de Mortalidade Proporcional no Brasil, e projetada para Nesta ultima década, os avanços na mecânica dos fluidos, na modelagem (incluindo a interação entre as diferentes escalas existentes no problema: a aorta tem diâmetro de aproximadamente 3 cm e nas arteríolas o diâmetro é de aproximadamente 2 µm), na simulação computacional, na visualização cientifica, conjuntamente com o fantástico melhoramento da performance dos computadores, têm permitido o desenvolvimento de sofisticados modelos capazes de revolucionar a pesquisa do sistema cardiovascular humano. Por sua vez, a pesquisa clínica tem mostrado que diversos fatores associados com a hemodinâmica tais como: regiões de separação, reversão do fluxo, tensões cisalhantes oscilantes ou de baixo valor absoluto, tempo de residência das partículas em suspensão no sangue, entre outros, estão relacionados com a gênesis e desenvolvimento de diversas doenças vasculares (aneurismas, estenoses, etc.). Assim, a disponibilidade de modelos computacionais precisos será indispensável para um melhor entendimento do funcionamento do sistema cardiovascular em condições normais ou alteradas pelo remodelamento vascular ou por intervenções cirúrgicas. Esta tecnologia emergente de modelos computacionaissoftware-hardware permite construir modelos cardiovasculares para um paciente específico e ainda realizar análises precisas e altamente sofisticadas que incorporem modelos reológicos sangüíneos e equações constitutivas baseadas em técnicas multi-escala para as paredes dos vasos. Por outro lado, as modernas técnicas de visualização científica e de reconstrução tridimensional de imagens permitem tanto a visualização das quantidades físicas associadas ao fluxo sangüíneo como a reconstrução precisa dos vasos. Entretanto, os benefícios que a modelagem computacional pode proporcionar à medicina vascular estão condicionados à superação de 16

17 algumas barreiras. A primeira está associada à necessidade de desenvolver modelos computacionais com a complexidade requerida pelos aspectos hemodinâmicos das partes clinicamente mais relevantes do sistema cardiovascular. A segunda esta associada à necessidade de desenvolver (a partir de informações extraídas de tomografias computadorizadas, de ressonância magnética, e outros meios) ferramentas computacionais que permitam a caracterização das propriedades mecânicas e reconstrução da geometria de maneira a incorporar as características anatômicas e de fluxo sangüíneo próprias de cada paciente. A terceira barreira está associada à dificuldade de introduzir as condições de contorno em modelos altamente sofisticados. Por exemplo, a determinação das equações de acoplamento no modelo 1D-3D de maneira a eliminar a propagação de ondas espúrias, a determinação dos coeficientes adequados para os terminais tipo windkessel que permitem modelar a parte do leito arterial não incluído na análise ou suas substituições por leitos arteriais construídos via métodos de otimização. A quarta, a aproximação por elementos finitos destes modelos requer tanto a solução de sistemas de equações não-lineares da ordem de milhões de equações em cada intervalo de tempo como o estabelecimento de estimadores de erro que permitam a análise adaptativa do problema. Finalmente, o volume de dados extraídos na solução destes modelos requer o desenvolvimento de ferramentas de armazenamento eficientes e consulta a esta base de dados assim como, visualização e tratamento da informação capazes de fornecer em tempo real representações gráficas de alta resolução e fácil interpretação do comportamento das variáveis físicas com interesse clínico ou cirúrgico relevante. Antecedentes O enorme desenvolvimento científico-tecnológico alcançado nestas últimas décadas, aliado ao rápido desenvolvimento dos computadores, permite que problemas altamente complexos de grande relevância sócioeconômica possam ser modelados e simulados computacionalmente empregando modelos sofisticados capazes de representar o comportamento real com alto grau de precisão. A elaboração destes modelos e suas respectivas simulações computacionais requerem equipes multidisciplinares altamente competentes em diversas áreas do conhecimento humano. Assim, por exemplo, a simulação computacional do sistema cardiovascular humano requer a participação de especialistas em áreas tais como medicina, biologia, química, mecânica do contínuo, mecânica dos sólidos e fluidos, formulações e métodos variacionais, métodos aproximados (por exemplo, o MEF - Método dos Elementos Finitos) e suas implementações em computadores de alto desempenho computacional, análise numérica e métodos de estabilização, métodos adaptativos, processamento de imagens médicas para segmentação ou extração de estruturas de interesse (geometria das artérias) e geração 17

18 automática de dados e visualização dos resultados entre outras. Desde 1999, grupos de excelência de pesquisadores do País (UFRJ, UERJ, UFSC) e do exterior (particularmente Argentina: Centro Atômico Bariloche, Universidad Nacional de Mar del Plata e Universidad del Centro de la Província de Buenos Aires) têm se associando ao LNCC com o intuito de aglutinar conhecimento e competência para tratar convenientemente dos problemas relevantes associados com a Modelagem e Simulação Computacional do Sistema Cardiovascular Humano. Os resultados alcançados tiveram o reconhecimento da comunidade científica e médica tanto no nível nacional como internacional. Isto pode ser medido pelo convite para organizar (e realizar) mini-simpósios em congressos internacionais, pelas conferências convidadas apresentadas em congressos, pelos trabalhos publicados em revistas e congressos assim como, pelos convênios de cooperação em P&D entre o LNCC e Faculdades de Medicina do Estado de Rio de Janeiro: Hospital Universitário Clementino Fraga Filho da UFRJ, Serviço de Cardiologia. Faculdade de Medicina da Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ, Departamentos de Clínica Médica, Cirurgia Geral e Radiologia. Faculdade de Medicina de Petrópolis. Finalmente corresponde mencionar que no ano 2005 este projeto recebeu apoio do Congresso Nacional através de emenda parlamentar aprovada pelos Excelentíssimos Parlamentares Eduardo Paes, Jandira Fegalhi, Ribamar Alves, Ângela Guadagnin, Eduardo Barbosa, Selma Schons e Elimar Máximo Damasceno. Objetivos O objetivo é o desenvolvimento de modelos complexos e ferramentas computacionais necessárias para a simulação computacional do sistema cardiovascular humano. Num prazo de 5 (anos) anos estas inovações científico - tecnológicas serão transferidas para a comunidade médica do País (através do sistema a ser desenvolvido dentro do presente projeto) contribuindo para uma melhor compreensão do funcionamento do sistema cardiovascular humano, auxiliando na prevenção, diagnose, terapia e reabilitação das mais diversas patologias ou disfunções cardiovasculares. Estas novas ferramentas permitirão ao cardiologista (clínico ou cirurgião), atuando em colaboração com especialistas em modelagem e simulação computacional, dispor de melhores condições para diagnosticar a presença de doenças cardiovasculares e de estabelecer a melhor terapia (clínica ou cirúrgica) para sua solução. Espera-se também, que a simulação computacional das condições hemodinâmicas em um paciente específico, em muito contribua ao estabelecimento de novos e mais adequados tratamentos para o melhoramento das condições de vida do paciente. 18

19 Por outro lado, na medida em que este grupo de pesquisadores (e outros que venham a se incorporar) tenham o apoio solicitado, suas atividades de pesquisa, desenvolvimento e formação de recursos humanos poderão ser incentivadas, com a conseqüente otimização dos recursos, minimização da relação custo-benefício e maximização da produção técnico-científica. Resultados e Impactos Esperados. A partir dos protótipos já desenvolvidos, o presente objetivo especifico alcançará no prazo de execução do projeto os seguintes resultados: Desenvolvimento e teste de um programa computacional para que imagens médicas adquiridas em tomografias, ressonância magnética, e outros meios, possam ser processadas para que as estruturas (artérias) de interesse sejam extraídas (ou segmentadas) e posteriormente visualizadas, auxiliando não somente a reconstrução 3D do distrito arterial em estudo, mas também contribuindo para o diagnóstico de doenças e o planejamento de procedimentos tais como cirurgias e radioterapias. Desenvolvimento e teste de um programa computacional para construir e/ou editar sistemas arteriais para posterior uso por parte dos programas de simulação computacional; Desenvolvimento de um programa para simulação computacional do sistema arterial humano (uni e tridimensional) capaz de proporcionar, com suficiente grau de precisão, informações sobre a dinâmica do sistema cardiovascular (parte deste desenvolvimento já foi apoiado através de emenda parlamentar de 2004). Em particular, velocidade de propagação e perfis das ondas de pressão, assim como aspectos relacionados com o fluxo sanguíneo, incluindo velocidades, pressão, tensões nas paredes dos vasos, zonas de recirculação, tempos de permanência dos elementos em suspensão; permitindo ainda a modelagem da absorção, difusão e cinética do transporte bioquímico nos tecidos da parede arterial. Desenvolvimento de um programa para auxiliar a escolha da melhor técnica cirúrgica (planejamento cirúrgico) com ênfase em anastomoses vasculares, implantes e transplantes; Desenvolvimento de conhecimentos da influência dos fatores hemodinâmicos na prevenção e promoção de saúde em doenças cardiovasculares. Os impactos esperados serão devidos principalmente aos efeitos que esta inovação científicatecnológica poderá trazer na área médica, principalmente: no planejamento terapêutico e cirúrgico das mais variadas doenças vasculares, no treinamento e aprimoramento de cirurgias (incluindo cirurgias à distância); no desenvolvimento de métodos não invasivos de análise empregando simuladores computacionais que utilizam reconstrução tridimensional 19

20 de imagens médicas obtidas por tomografia computadorizada, de ressonância magnética ou por outros meios; na caracterização em vivo e de maneira não destrutiva ou invasiva das propriedades dos tecidos biológicos e suas aplicações na modelagem cardiovascular e detecção de tumores, entre outras; a ferramenta de reconstrução e visualização tridimensional de imagens médicas poderá ser empregada nos hospitais públicos onde os equipamentos ainda não tenham incorporado esta tecnologia; sua importância no contexto hospitalar como atestado pelos convênios já celebrados pelo LNCC e o Serviço de Cardiologia do Hospital Universitário Clementino Gama Filho da UFRJ e por o LNCC e as Faculdades de Medicina da UFRJ e de Petrópolis assim como pela participação no MACC de diversos pesquisadores da área médica e de suas instituições nesta área (Hospital Procardiaco, RJ, Hospital Albert Einstein, SP, entre outros); materialização da primeira Rede Cooperativa de P&D na área de diagnóstico, tratamento, prognóstico de doença vascular e de planejamento cirúrgico de pacientes com doenças cardiovasculares auxiliados por modelos e simuladores computacionais do sistema cardiovascular reunindo pesquisadores das instituições de P&D envolvidos no presente projeto. Metas A seguir, faremos uma descrição das metas que são relevantes para alcançarmos este objetivo especifico apresentando, inclusive, os resultados já obtidos. Estudo e comportamento do sangue e dos vasos. O sangue pode ser modelado com um fluido não-newtoniano, não-homogêneo composto de células mergulhadas em um plasma de tipo fluido Newtoniano. Algo similar ocorre com as paredes dos vasos sanguíneos. Na maioria das artérias tem se observado durante o ciclo cardíaco, variações nos diâmetros da ordem de 5-10%. Por outro lado, vasos enfermos apresentam maior rigidez reduzindo assim os movimentos de suas paredes. Desta maneira, as equações constitutivas das paredes dos vasos sanguíneos podem ser vistas como correspondente a um material rígido (nenhuma deformação é permitida não existindo acoplamento hemodinâmico com a deformação dos vasos) ou estas paredes podem ser modeladas empregando comportamento do tipo hiperelástico, ou viscoelástico ou, ainda, poroelástico. Outro aspecto a ser considerado na modelagem do comportamento mecânico das paredes arteriais está relacionado com a variação da proporção de elastina, músculo liso e colágeno presente em cada distrito do sistema arterial (Figura 2.3) 20

21 Figura 2.3. A estrutura das paredes arteriais. Modelos Unidimensionais. Tendo em vista as diferentes escalas presentes no modelo (Tabela 2), o sistema é aproximado por um sistema unidimensional (Modelo 1D) como indicado na Figura 2.4. Outro aspecto importante a ser incorporado na modelagem unidimensional do sistema cardiovascular está relacionado com os terminais. O modelo já desenvolvido incorpora terminais tipo windkessel. Entretanto, empregando técnicas de otimização é possível incorporar terminais constituídos por uma árvore arterial. Este tipo de terminal permite modelar com maior grau de precisão o comportamento da propagação das ondas de pressão e velocidade. A Figura 2.4 apresenta o perfil da onda de pressão nos diferentes distritos da aorta obtido com o modelo 1D já desenvolvido pela equipe. Na Figura 3.5 apresentamos a visualização da propagação das ondas de pressão num distrito do Modelo 1D. Tabela 2. Relações entre tamanho da artéria, número de artérias, área da seção transversal e espessura da parede. Segmentação de Imagens Médicas. Após o desenvolvimento do Modelo 1D e a partir de imagens médicas de um paciente específico, é necessária a obtenção da geometria 3D do distrito arterial em estudo empregando as técnicas de segmentação desenvolvidas no presete objetivo especifico e no objetivo especifico descrito na Seção A Figura 2.6 apresenta a imagem médica e a Figura 2.7(a) a reconstrução da artéria carótida em estudo. Empregando o sistema de visualização em desenvolvimento dentro do projeto é possível visualizar o interior das artérias (Figura 2.7 (b)). 21

22 Figura 2.4. Modelo 1D do Sistema Arterial: Morfologia das ondas de pressão obtida com o Modelo 1D já desenvolvido. Figura 2.5 Protótipo desenvolvido para visualização da propagação de ondas no sistema arterial. Figura 2.6 Imagem médica (a) (b) Figura 2.7 Reconstrução e visualização da carótida via o sistema desenvolvido 22

23 Modelos Tridimensionais e seu acoplamento ao Modelo 1D. O desenvolvimento de modelos tridimensionais, baseados na reconstrução de imagens médicas de um paciente específico, que permitam caracterizar com maior precisão o comportamento local do fluxo sanguíneo será realizado no projeto. Em particular, o acoplamento entre o fluxo sanguíneo e a deformação das paredes dos vasos será incorporado empregando uma formulação ALE Arbitrary Lagrangian Eulerian Formulation. A deformação das paredes dos vasos será num primeiro momento modelado empregando formulação de membranas e, posteriormente, serão incluídos comportamentos de cascas. A geometria destes domínios será obtida de dados provenientes de imagens médicas (CT, IMR, entre outras). A Figura 2.8 apresenta esquematicamente este acoplamento entre os Modelos 1D e 3D respectivamente. Figura 2.8 Modelo acoplado 1D-3D Resolução por Métodos de Elementos Finitos Estabilizados. Os métodos de elementos finitos estabilizados, introduzidos por Hughes e Brooks, têm obtido grande sucesso em razão de terem melhorado a estabilidade do método de Galerkin preservando sua consistência. Tal estratégia quando aplicada às equações de Navier-Stokes incompressíveis se destina a resolver duas limitações do método de Galerkin: as oscilações parasitas presentes na solução do problema advectivo dominante (alto número de Reynolds) devido ao caráter advectivo-difusivo das equações de Navier-Stokes e a limitação imposta pela condição inf-sup na escolha dos espaços de interpolação para a pressão e a velocidade. Neste projeto, pretendemos incluir os métodos de elementos finitos estabilizados propostos por membros da equipe de trabalho para escoamentos transientes incompressíveis, a saber: equações de Navier-Stokes tridimensionais satisfazendo as novas leis de parede; modelos sanguíneos 1D; extensão aos modelos não Newtonianos. 23

24 Problemas Inversos e Caracterização de Propriedades. A determinação das propriedades mecânicas de tecidos vivos é uma tarefa de difícil realização. É assim de vital importância o desenvolvimento de métodos não invasivos para determinar estas propriedades. Uma técnica que se apresenta promissora e onde pesquisadores da equipe têm obtido bons resultados, consiste no emprego da Análise de Sensibilidade e suas aplicações em problemas inversos e de caracterização de propriedades e formas via Gradiente Topológico. Com estes modelos é possível estudar variacionalmente a sensibilidade da resposta a mudanças nestes parâmetros. Empregando técnicas de otimização e de Análise de Sensibilidade, é possível caracterizar parâmetros constitutivos e geométricos mediante a minimização de uma função custo que leva em conta a diferença entre as medidas realizadas em determinadas partes do sistema arterial e a resposta do modelo. Com o aprimoramento destas técnicas poderemos predizer valores adequados para as características geométricas e de material de diversas partes do sistema arterial humano. É importante ressaltar que estas técnicas podem ser empregadas com êxito na detecção de tumores. Alto desempenho. A análise dos modelos tridimensionais requer em geral a solução de sistemas de equações não-lineares de grande porte (da ordem de equações). Assim, é necessário o emprego de métodos de resolução de alto desempenho computacional (ver Seção 2.3.8). Em particular, o LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científicado MCT é um CENAPAD - Centro de Processamento de Alto Desempenho assim como é o Coordenador do SINAPAD - Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho. Contamos assim com um parque computacional adequado para a solução destes grandes sistemas de equações. Por outro lado, o desenvolvimento de algoritmos multigrid, decomposição de domínios e suas implementações em computadores de alto desempenho embora de baixo custo (PC) já foram obtidos pelos pesquisadores participantes no projeto. Algo similar já foi feito na área de geração automática de malhas de elementos finitos, processamento de imagens médicas e visualização científica. Códigos de elementos finitos. A partir dos protótipos já desenvolvidos, o projeto tem por objetivo o desenvolvimento das ferramentas computacionais a serem empregadas pelas equipes médicas e necessárias à simulação computacional dos modelos acima descritos. Estas ferramentas permitirão resolver as equações de Navier-Stokes em problemas transitórios e geometrias tridimensionais arbitrárias empregando diferentes técnicas de estabilização assim como permitindo o acoplamento fluido-estrutura (deformação das artérias). Também serão desenvolvidas as ferramentas computacionais necessárias para o cálculo das sensibilidades e gradientes topológicos e suas aplicações na solução de problemas inversos. 24

25 Modelagem Multi-Escala na Simulação Computacional de Tecidos Biológicos. O comportamento mecânico dos tecidos biológicos são de importância fundamental na fisiologia do corpo humano. Muitas das patologias de grande impacto na sociedade atual caracterizam-se por alterações micro-estuturais que resultam na modificação da resposta mecânica do tecido que, por sua vez, impedem que o mesmo possa desempenhar adequadamente o seu papel fisiológico. Um caso típico dessa classe de patologias é a arteroesclerose, doença caracterizada pela modificação das propriedades mecânicas das paredes arteriais cuja interação com o fluxo sanguíneo produz modificações na hemodinâmica do sistema circulatório. Outro exemplo de grande relevância na atualidade é a osteoporose, caracterizada por alterações da micro-estrutura óssea que resultam no enfraquecimento, muitas vezes significativo, da resistência mecânica da estrutura óssea. Na atualidade, o conhecimento a respeito das propriedades mecânicas dos tecidos biológicos humanos, assim como da interação entre os diversos tecidos e entre tecidos e fluidos na fisiologia humana são extremamente limitados. Quando muito, tais conhecimentos restringem-se a modelos simplificados cuja limitada capacidade preditiva permite, na maioria dos casos, somente uma avaliação qualitativa da patologia, assim como de procedimentos cirúrgicos e diagnósticos. A proposta é a utilização de técnicas de modelagem multi-escala no desenvolvimento de modelos constitutivos de materiais biológicos. Tal desenvolvimento possibilitará um grande avanço no entendimento de tais patologias levando, assim, a significativas melhorias nas técnicas de diagnóstico e tratamento das mesmas. Cabe ressaltar que, no presente contexto, o desenvolvimento de tais modelos tornase uma peça crucial, por exemplo, na simulação de procedimentos cirúrgicos em Ambientes Virtuais Colaborativos. Ao longo das duas ultimas décadas, avanços significativos resultantes do uso de técnicas de simulação computacional do comportamento de tecidos biológicos têm sido alcançados em áreas importantes da medicina como a ortopedia, odontologia e cirurgia plástica. Tais técnicas baseiam-se quase que exclusivamente no uso do Método dos Elementos Finitos (MEF) técnica comum a diversas especialidades convencionais da engenharia, como engenharia civil, mecânica, aeroespacial, naval, nuclear e do petróleo. O crescente interesse por tal área de pesquisa nos meios científicos internacionais é evidenciado pelo crescente número de conferências inteiramente dedicadas ao assunto, assim como de mini-simpósios em modelagem de tecidos organizados dentro de confêrencias de maior abrangência. Entre outros, vale ressaltar aqui os seguintes: XVIII Congress of the ISB International Society of Biomechanics, Zurich, Switzerland, July 2001 ( 25

26 13th Conference of the European Society of Biomechanics, Wroclaw, Poland, September 2002 ( Minisymposium on Physical and Computational Modeling of Biological Tissues, 7th US National Congress on Computational Mechanics, July 2003, Albuquerque, New Mexico, USA ( IUTAM Symposium on Mechanics of Biological Tissue, Graz, Austria, July 2004 ( Em contraste com aplicações convencionais do MEF, onde os materiais simulados possuem em geral micro-estrutura relativamente simples, tecidos biológicos são amplamente reconhecidos como sendo de difícil modelagem por meio de modelos fenomenológicos contínuos convencionais. Um caso típico de comportamento complexo é mostrado na Figura 2.9, cujo gráfico mostra a curva tensãodeformação observada em ensaios cíclicos de tração em paredes arteriais. Apesar disso, modelos hiperelásticos, visco-elásticos e elasto-plásticos do mesmo tipo que os utilizados em aplicações convencionais têm sido freqüentemente empregados na modelagem de cartilagens, vasos sanguíneos, músculos e ossos, entre outros (Holzapfel et al., 2000). Desta forma, apesar do relativo avanço alcançado até o presente, um desenvolvimento substancial na modelagem constitutiva de materiais biológicos é imperativo a fim de melhorar a capacidade preditiva de tais técnicas e estendê-las a aplicações mais complexas, como a simulação de procedimentos cirúrgicos e diagnósticos. Nesse contexto, a maior dificuldade deve-se à complexidade típica da interação entre as diversas fases da microestrutura de materiais biológicos in vivo que resultam nas altas nãolinearidades constitutivas macroscópicas. Por exemplo, na modelagem da resposta mecânica de paredes arteriais fundamental na simulação do fluxo sanguíneo é a interação entre fibras de colágeno, elastina e músculo liso (ver Figura 2.10) sujeitos a grandes deformações que resulta na complexidade do comportamento macroscópico e torna difícil sua reprodução por meio de modelos constitutivos convencionais. O principal objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta computacional (um software), baseada no MEF e no uso de técnicas de modelagem constitutiva multi-escala em regime não-linear, para a simulação do comportamento mecânico de tecidos biológicos humanos. A pesquisa aqui proposta será desenvolvida através de estreita colaboração entre pesquisadores do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), do GRANTE-Grupo de Analise de Tensões da UFSC e do Civil and Computational Engineering Centre (C2EC) da University of Wales Swansea (UWS), no Reino Unido. A ferramenta computacional cujo desenvolvimento é aqui proposto será 26

27 incorporada também a protótipos de Ambientes Virtuais Colaborativos criados no âmbito do presente projeto (Seção 2.3.5), visando a sua utilização conjunta por profissionais médicos e especialistas em mecânica computacional na simulação de procedimentos cirúrgicos e diagnósticos. Figura 2.9. Comportamento mecânico de uma parede arterial. Figura Micro-estrutura de uma parede arterial. Dado o caráter inovador da abordagem aqui proposta, todas as instituições envolvidas no desenvolvimento da presente ferramenta computacional, assim como aquelas que a utilizarão na prática médica estarão trabalhando na fronteira do conhecimento e práticas atuais. Desta forma, todas estarão numa posição privilegiada para atuar como líderes nesta área do conhecimento. 27

28 A metodologia a ser empregada na modelagem multi-escala de tecidos biológicos baseia-se na definição do comportamento macroscópico através da homogeneização computacional da resposta de um elemento de volume representativo (EVR) do sólido. Isto é, a tensão em cada ponto do contínuo macroscópico discretizado é obtida como a média volumétrica da tensão que atua na escala microscópica. Esta, por sua vez, é determinada a partir da solução de um problema de valor inicial de contorno para a micro-estrutura, cuja aproximação numérica é obtida, também, através do MEF. Cada fase da microestrutura é modelada, neste caso, através de modelos constutitivos dissipativos convencionais. Desta forma, o comportamento complexo do macro-contínuo é o resultado da interação entre as respostas (mais simples) das diversas fases da micro-estrutura. A idéia é ilustrada esquematicamente na Figura Cabe ressaltar que o uso de técnicas de homogeneização na modelagem de sólidos com comportamento linear dos microconstituintes já é empregada há cerca de três décadas, com grande sucesso, particularmente, na simulação de materiais compósitos em regime de deformações infinitesimais. Tal abordagem é relativamente simples no regime linear onde consiste, basicamente, na determinação de coeficientes elásticos homogeneizados. Entretanto, sua extensão ao regime de deformações finitas e comportamento dissipativo (não-linear) das fases microscópicas, como aqui proposto, representa um grande passo em termos de complexidade teórica e computacional. Figura Modelagem multi-escala. Discretização do contínuo macroscópico e respectivo EVR. Análise de casos. Com os modelos e ferramentas a serem desenvolvidas a partir dos protótipos já disponíveis no projeto, serão analisados sistemas arteriais normais e apresentando diversas patologias. A comparação dos resultados para estas duas situações pretende mostrar a potencialidade destes modelos na diagnose, 28

29 tratamento e planejamento cirúrgico de doenças cardiovasculares. Estas ferramentas computacionais serão disponibilizadas para todos os participantes do projeto procurando com isto verificar o grau de confiabilidade do sistema proposto no presente projeto. As Figuras apresentam alguns resultados obtidos com os protótipos já desenvolvidos. Figura 2.12 Perfil da velocidade nas diferentes seções da carótida analisada como um Modelo 1D-3D acoplado. Figura 2.13 Reconstrução de imagem médica, geração da malha de elementos finitos e visualização. (a) (b) Figura (a) Imagem médica, reconstrução do sistema arterial; (b) geração de malha de elementos finitos e visualização Figura 2.15 Aneurisma cerebral. Comparação das tensões cisalhantes para modelo rígido e deformável da parede arterial. 29

30 Divulgação de Resultados. Os resultados obtidos no desenvolvimento deste projeto serão também transferidos à comunidade científica e tecnológica através da participação e apresentação de trabalhos técnico-científicos em eventos e congressos nacionais e internacionais e publicação de trabalhos em revistas com corpos editoriais nacionais e internacionais. Além disso, paginas na Internet serão produzidas para divulgar os resultados do projeto. Construção de um Banco de Dados. Durante o desenvolvimento deste objetivo especifico será gerado um banco de dados que permitirá organizar e atualizar todo material bibliográfico disponível e gerado durante o desenvolvimento, incluindo endereços de páginas Internet com informações sobre o tema, características geométricas dos vasos, propriedades mecânicas dos tecidos que integram as paredes dos vasos nos diversos distritos do sistema arterial, equações constitutivas mais apropriadas, propriedades e comportamento do sangue incluindo equações constitutivas mais empregadas, informação dos casos estudados, etc. Desta maneira, não somente as ferramentas computacionais a serem desenvolvidas no projeto poderão acessar facilmente estes bancos de dados (independentemente do lugar geográfico onde estas ferramentas tenham sido instaladas), mas também as instituições de P&D, associações ou indivíduos interessados nestas informações poderão fazê-lo. Com isto, os resultados obtidos poderão ser aproveitados por toda a comunidade técnico científicado País Modelagem e simulação de procedimentos médicos para traumatismo craniofaciais (incluindo o processo de reconstrução de próteses ósseas); Introdução De maneira dramática, a aparência da face representa boa parte da inserção social dos indivíduos na sociedade, no campo afetivo, familiar e profissional. Assim, tratar e corrigir uma malformação da face não significa simplesmente atuar cirurgicamente nestas deformidades, mas reabilitar um ser humano com sérios problemas multidimensionais: estético, funcional, psicológico, social, afetivo e emocional. Isto significa também oferecer a esta pessoa uma vida mais produtiva e integrada no seu ambiente e convívio social. Aproximadamente um em cada 20 brasileiros nasce com algum tipo de malformação na face ou no crânio, além dos que adquirem estas deformidades em acidentes de trânsito (Figura 2.16) ou trabalho, violência, doenças como o câncer (Figura 2.17) e infecções. Isto resulta em dezenas de milhares de novos casos por ano, com o agravante de que faltam serviços especializados em grandes deformidades craniofaciais no País. 30

31 (a) (b) (c) (d) Figura 2.16 Paciente com afundamento de crânio (acidental): (a) aspecto pré-operatório; (b) reconstrução tridimensional a partir da tomografia com exibição da falha; (c) cirurgia com prótese manufaturada no momento do implante; (d) resultado final. (a) (b) (c) (d) Figura 2.17 Paciente com falta da mandíbula (devido a tumor benigno), lado direito: (a) aspecto pré-operatório; (b) reconstrução tridimensional a partir da tomografia com exibição da falha; (c) prótese construída a partir de (b); (d) resultado final. Tudo isto implica em elevado custo social e gastos dos sistemas de saúde, pois, dado o estado da técnica geral utilizada, ocorrem muitos casos de retorno para novas cirurgias e baixo nível de integração social destes pacientes. A adoção de tecnologias e procedimentos cirúrgicos adequados, tanto por parte de hospitais públicos quanto privados, poderia ser eficaz na reabilitação de pacientes na medida em que menores taxas 31

32 de retorno e resultados qualitativamente superiores são possíveis com a adoção de técnicas de prototipagem rápida e diagnóstico por imagem 3D. A prototipagem rápida é uma tecnologia relativamente nova, surgida para o desenvolvimento de produtos da indústria de bens de consumo e capaz de reproduzir fisicamente em vários tipos de materiais um modelo virtual. Aplicada à área biomédica, envolve a associação de três tecnologias: a aquisição de imagens biomédicas, o tratamento adequado a estas imagens por sistemas computacionais específicos e a prototipagem rápida propriamente dita. As imagens obtidas por tomografia computadorizada ou ressonância magnética, após adequadamente tratadas, geram arquivos que podem ser reconhecidos pelos equipamentos de prototipagem rápida, sendo possível construir fisicamente modelos que reproduzem a anatomia humana. Para a construção de protótipos biomédicos, chamados de biomodelos, as seguintes etapas devem estar corretamente interligadas: (a) seleção do paciente, (b) aquisição das imagens biomédicas, (c) transferência dos arquivos de imagens, (d) manipulação das imagens em sistemas específicos, (e) conversão dos arquivos para prototipagem e (f) a construção dos biomodelos. A Figura 2.18 apresenta um esquema de integração destas etapas. Para a solução de problemas complexos como os relacionados com grandes anomalias craniofaciais, congênitas ou adquiridas, impõemse a integração do conhecimento de equipes com formação diversa, não somente na área médica, como é o mais comum nestes tipos de intervenção (várias especialidades médicas envolvidas como bucomaxilo, neurocirurgiões, cabeça e pescoço, plásticos etc.), mas também com outros domínios do conhecimento como a matemática, engenharia, física, computação entre outros, tanto para o suporte e apoio quanto na pesquisa e desenvolvimento nas fronteiras da integração entre estes conhecimentos. 32

33 Figura 2.18 Integração para produção de biomodelos Desta maneira, para a realização deste objetivo especifico é necessário integrar as diversas competências, existentes no presente projeto, em diagnóstico, tratamento de imagens, prototipagem, manufatura de próteses e cirurgia, de modo que o trabalho de especialistas da área médica seja municiado com documentação tátil e visual para diagnóstico e planejamento terapêutico, proporcionando uma nova alternativa para traumatologia óssea em geral e tratamento craniofacial em particular. Integrar essas competências significa desenvolver aplicações para a importação de dados de equipamentos médicos, tratamento e análise de imagens, representação tridimensional e exportação de dados em vários formatos para ser utilizados por especialistas, de forma a representar, visualizar e interpretar informações associadas às estruturas de dados complexas com ênfase em sistemas médicos. Também envolve a caracterização das lesões e dos materiais disponíveis comercialmente e o estudo e pesquisa de novos materiais, que poderão fornecer soluções de mais longo prazo, pois podem apresentar viabilidade técnico-econômica, desde que aprovadas pelos órgãos nacionais de controle de materiais para implantes. Dentre estes materiais destaca-se o uso de componentes porosos estruturais (scaffolds) produzidos em biocerâmicas, polímeros biodegradáveis e compósitos de polímeros biodegradáveis. Para que tais materiais sejam adequadamente utilizados torna-se necessário que métodos numéricos de simulação possam ser empregados para verificação de seu comportamento mecânico quando em uso. O tratamento adequado da imagem tomográfica, conforme aqui proposto, ira também viabilizar a geração de modelos estruturais que, juntamente com o modelo constitutivo do material, permitirão a simulação computacional de seu comportamento considerando os esforços estruturais a que estará submetido durante a vida do paciente. Servindo de apoio a todo o processo torna-se necessário um sistema que possa não só armazenar e recuperar os dados utilizados e gerados nos diversos processos, mas que sirva também como fonte de informações permitindo o processamento e analise destas informações. Com isto, pode-se pensar em sistemas estatísticos e de mineração de dados, que possam vir a analisar o conteúdo dos dados a fim de inferir informações importantes como situações que levam ao sucesso ou fracasso das intervenções, entre outros. O uso dos sistemas em rede para telemedicina previstos no projeto permitira que estas informações estejam disponíveis de forma rápida e eficiente nos mais diversos lugares, eliminando distâncias geográficas. Previsibilidade dos Resultados Um dos grandes problemas em cirurgias craniofaciais, tanto devido a patologias clínicas quanto devido à estética do crânio ou da face, é a 33

34 previsibilidade dos resultados. Geralmente, as alterações na face dependem de um encaixe perfeito entre os maxilares inferiores e superior. Quando há a necessidade de correção de um deles, apenas a sensibilidade do cirurgião pode não ser suficiente para a obtenção de bons resultados estéticos (além de bons resultados anatômicos é imprescindível à obtenção de resultados estéticos). A Figura 2.19 mostra um caso em que é preciso uma grande habilidade para eliminação da protuberância aparente no queixo. A aparência final depende enormemente da habilidade e experiência do cirurgião. Figura 2.19: (a) paciente com queixo protuberante; (b) após o recuo cirúrgico do queixo. Com o objetivo de saber exatamente quais as medidas craniais que devem ser alteradas no paciente no momento da cirurgia de maneira a maximizar os resultados estéticos, o cirurgião tira as medidas originais do crânio-face do paciente com um fixador (Figura 2.20). Sendo assim, as medidas que devem ser alteradas são anotadas e, finalmente, no momento cirúrgico são transferidas para o paciente. Um resultado com sucesso pode ser visto na Figura 2.19-(a-b). Os procedimentos anteriores podem ser perfeitamente incorporados no sistema computacional de simalacao previstos no projeto o que permitiria ainda a simulação computacional do procedimento cirúrgico. Figura 2.20 Fixador para retirada das medidas craniofaciais do paciente antes da cirurgia. Integração do subprojeto Todo o processo de implantação de uma prótese craniofacial, que começa com a tomografia computadorizada, pode ser distribuída em um sistema em rede de maneira a gerar um pipeline, processo semelhante a uma linha de produção como o da industria automovilistica. Assim, ao mesmo tempo em que um veículo está na etapa inicial de fabricação, um 34

35 outro está na etapa dois, um terceiro na etapa três, e assim sucessivamente. Esse processo permite que vários veículos estejam na linha de produção ao mesmo tempo. Da mesma maneira, um processo de fabricação de próteses em rede, como a proposta nesse projeto, as várias competências não somente podem ser distribuídas por diversas regiões do país, como também poderão ser sobrepostas. Atualmente, todo esse processo é concentrado no CenPRA, na região de Campinas e São Carlos, mas pode ser expandido para outras regiões. Um software como o InVesalius, por exemplo, pode ser utilizado em Rio Branco, no Estado do Acre; ao final da confecção do modelo virtual 3D, o modelo pode ser transferido imediatamente para o Centro de Prototipagem em São Paulo, dando início à construção física da Prótese. Além disso, a preparação desse modelo pode ser assistida com mais freqüência pelo próprio médico-cirurgião, que, normalmente, faz diversas intervenções no modelo físico até obter um resultado satisfatório. Sem o uso de um serviço em rede como o proposto no presente projeto, esse processo pode levar dias, até meses, caso o paciente se encontre em regiões afastadas do eixo Rio-São Paulo, como é o caso de Rio Branco, citado. Além da cooperação on-line entre o cirurgião e os profissionais responsáveis pela manufatura da prótese, um sistema integrado de reconstrução de próteses de abrangência nacional, como é o que está sendo proposto, facilitará a discussão entre médicos espalhados por regiões de qualquer lugar do Brasil e do exterior de casos mais complexos. Uma equipe de médicos pode consultar profissionais mais experientes, através de uma reunião de Teleconferência, estudando conjuntamente casos mais complexos, trocando opiniões, agilizando e crescendo em confiança sobre como atuar nos problemas. Configurações inovadoras em termos de material, por exemplo, associando numa mesma prótese regiões com diferentes porosidades, poderão ser analisadas em tempo real, chegando a soluções ótimas para a construção da prótese. Ao mesmo tempo em que conversam entre si, os participantes da discussão estão trocando documentos tanto textuais quanto imagens, como por exemplo, as tomografias do paciente o as próprias imagens geradas pela simulação. Esses recursos representam economia não somente de tempo, mas também financeira (como de transporte, por exemplo), permitem ainda a integração de vários profissionais ao mesmo tempo (que sem o uso desse sistema jamais poderiam se encontrar fisicamente todos ao mesmo tempo), além de gerar dados estatísticos mais precisos a respeito de acidentes e tratamentos de traumáticos craniofaciais. Por outro lado, a cada novo caso, um sistema de Banco de Dados de Imagens e Textos está sendo mantido, permitindo o acesso confiável a qualquer momento tanto por médicos e profissionais ligados à prototipagem, quanto por pesquisadores que estejam desenvolvendo ainda mais avanços para a área. Hoje em dia, é comum, por exemplo, 35

36 alunos em doutoramento encontrarem dificuldades para obtenção de dados (como um banco de imagens tomográficas) para pesquisa e validação de suas teses. A disponibilidade controlada desses dados passa a disponibilizar em formato padronizado, organizado e em quantidade suficiente, todos os dados médicos produzidos a todo instante, bem como as soluções adotadas para cada caso. Fica assim claro, o potencial para produção e qualificação de mão-de-obra para áreas tanto da medicina, quanto da computação, engenharia e áreas afins, reforçando também o caráter cientifico multidisciplinar do projeto. Estado-da-Arte Softwares importados, como é o caso do MIMICS, são capazes de produzir a reconstrução 3D da estrutura afetada. No entanto, além do aspecto econômico, relacionado às licenças de utilização e taxas de importação, tais softwares ainda são limitados. Como exemplo, podemos notar a necessidade de várias intervenções corte-a-corte para completar uma construção do modelo 3D. Outra necessidade que poderia ajudar na reconstrução, e que não é prevista no MIMICS, é a simulação de casos clínicos, que podem ser realizadas com métodos numéricos, que vêm sendo utilizados pelo LNCC, ao longo de sua história, em outros projetos. Estes métodos, baseados em modelos numéricos para tecidos humanos, juntamente com técnicas de extração de texturas poderão fornecer uma previsão da aparência do paciente após a execução da cirurgia. Objetivos e Metas A motivação principal da equipe é integrar, disponibilizar e difundir sistemas computacionais, em especial para tratamento de imagens médicas 3D, metodologias e utilização de prototipagem rápida na medicina, para traumas craniofaciais, auxiliando na redução de custos e na diminuição de possíveis riscos durante o ato cirúrgico decorrentes de informações insuficientes para o planejamento cirúrgico eficiente e também para a seleção do biomaterial adequado para cada aplicação específica. As metas a serem alcançadas durante a execução deste objetivo especifico são: Desenvolver ferramentas computacionais que integrem a prototipagem rápida e tratamento de imagens médicas; Estudar e implementar técnicas mais eficientes de tratamento de imagens médicas e incorporá-las no sistema InVesalius; Estudar e desenvolver técnicas mais eficientes para a aquisição de imagens. Caracterização dos modelos virtuais 3D e dos biomodelos objetivando a melhoria das técnicas de segmentação de imagens e prototipagem rápida. Integrar as técnicas desenvolvidas em um sistema de telemedicina, que permita o acompanhamento do processo de manufatura da prótese por equipes espalhadas por todo o Brasil. 36

37 Análise e previsibilidade de resultados através de modelos matemáticos e simulações numéricas. Para o caso de previsibilidade de resultados uma outra proposta, diferente da comumente empregada e que será desenvolvida neste projeto, consistira em realizar uma tomografia do paciente com o fixador e, após a reconstrução do modelo 3D, utilizar métodos numéricos e modelagem matemática para criar um ambiente onde o cirurgião possa alterar suficientemente esse modelo, ao mesmo tempo observando o resultado previsto. Quando ficar satisfeito, as medidas do modelo 3D são armazenadas e transferidas para o paciente cirurgicamente. Especificar e implementar uma ferramenta baseada em conceitos da Web Semântica para o armazenamento, recuperação e integração dos dados gerados ou utilizados no processo de desenvolvimento das próteses craniofaciais. Utilizar as técnicas desenvolvidas para a geração de modelos matemáticos para analises numéricas (aplicativos CAE Computer Aided Engineering), em particular utilizando o Método dos Elementos Finitos, visando a analise de comportamento da prótese quando em serviço. Utilizar analises numéricas para propor novas configurações de material e métodos de confecção das próteses. Finalmente, estas atividades envolvem a difusão e transferência de tecnologia, a ampliação de intercâmbio e difusão de conhecimentos, a oferta de novos produtos tecnológicos e serviços de qualidade à comunidade, a produção e difusão de novos conhecimentos científicos, a promoção da inovação tecnológica, e a formação e capacitação de recursos humanos. Metodologia Na área de tratamento de imagens médicas, o sistema InVesalius, desenvolvido para executar em computadores pessoais utilizando conceito de software livre, é baseado nos ambientes de desenvolvimento, de código aberto, Phyton (controle da funcionalidade e interfaces), ITK (Insight ToolKit para segmentação de imagens) e VTK (Virtual ToolKit para visualização de dados complexos) será utilizado no projeto. Serão incorporadas melhorias de funcionalidade através do estudo de algoritmos mais eficientes de segmentação, registro de imagens, reconstrução e visualização avançada 3D de várias modalidades médicas. Serão incorporadas também novas funcionalidades como a especialização do Módulo de Análise de Imagem e a especialização do módulo de visualização 3D. Na área do desenvolvimento de métodos e processos para obtenção de resultados inovadores na prática de cirurgias complexas, utilizando técnicas inovadoras de ferramental rápido, engenharia reversa (scanners 3D), sistemas CAD, CAE e reconstrução 3D, entre outros. 37

38 Também esta prevista durante a execução do projeto a organização de um workshop internacional de tratamento de imagens e prototipagem na medicina que deverá contar com a participação dos profissionais médicos e de engenharia envolvidos com esta atividade no Brasil, bem como a de especialistas estrangeiros. Este Workshop poderá ser utilizado como o fórum inicial para a discussão sobre a constituição de uma rede brasileira atuante neste setor especifico. Também serão organizadas reuniões virtuais com empregando os procedimentos a serem desenvolvidos no presente projeto (ver Seções 2.3.5, e 2.3.8) para discussão de casos especiais, incluindo profissionais de vários sstados do Brasil e do exterior, aulas virtuais para treinamento de equipes menos experientes e melhoria da difusão das técnicas desenvolvidas. A metodologia a ser empregada para o desenvolvimento deste objetivo especifico é a utilizada atualmente para os casos de cirurgia de reconstrução: Seleção do caso (paciente) na unidade médica; Submissão do paciente ao exame de tomografia computadorizada na região de interesse; Recepção de dados da tomografia computadorizada enviados pela clínica radiológica; Tratamento dos dados utilizando o sistema InVesalius e os sistemas desenvolvidos (ver tambem Seção 2.3.3); Obtenção de um modelo "virtual" tridimensional da região estudada empregando os sistemas desenvolvidos (ver Seção e 2.3.8); Planejamento do procedimento cirúrgico a ser realizado empregando os sistemas desenvolvidos no projeto (ver Seções 2.3.3, 2.3.5, e 2.3.8; Elaboração do modelo físico (biomodelo), através de uma das tecnologias de prototipagem rápida; Modelagem, através de técnicas computacionais e sistemas CAD, de próteses específicas para os casos em que for viável e necessária; Estudo e discussão sobre o biomaterial mais adequado para a aplicação específica; Projeto da prótese no material selecionado considerando os requisitos estruturais e configurações mais adequadas de material. Confecção da prótese do biomaterial adequado; Intervenção cirúrgica no paciente; Avaliação pós-operatório. Documentação e avaliação completa de cada caso em formulário eletrônico (fornecendo dados ao banco de dados específico); Também, daremos continuidade desenvolvidos no LNCC: aos softwares que vêm sendo 38

39 Vis: Biblioteca de Classes desenvolvida em C++/ Visualization Toolkit (Vtk). T-Surface Builder: voltado para reconstrução de geometrias via TSuperfície. Desenvolvido em C++ e na linguagem interpretada Tcl/Tk. O objetivo do Vis é facilitar a implementação de aplicativos de visualização e fornecer uma base para o desenvolvimento de outros softwares na área. A documentação desta biblioteca está sendo desenvolvida via Doxygen e pode ser encontrada em: O T-Surface Builder incorpora uma implementação do modelo deformável das T-Superfícies. Neste momento estamos otimizando o método básico das T-Superfícies via metodologias Out-of-Core para poder segmentar volumes de dados que superam a capacidade de memória (as imagens do Projeto Homem Visível são um caso típico). Por outro lado, estamos acrescentando a este aplicativo os métodos para segmentação e processamento de imagens já disponíveis no Vtk. Uma vez esgotadas as ferramentas já existentes no Vtk, novas classes serão desenvolvidas e integradas aos aplicativos. Será instalado no Hospital Santa Teresa um servidor gráfico, o qual será utilizado tanto para as aplicação de segmentação e visualização de dados tomográficos quanto para transmissão de dados para as equipes envolvidas. Estamos prevendo a necessidade de exames tomográficos adicionais, não usuais no protocolo tradicional das práticas médicas em questão, uma vez que necessitamos validar as técnicas e algoritmos a serem desenvolvidos. Caráter cooperativo e interdisciplinar do projeto Para a solução de problemas complexos como os relacionados com grandes anomalias craniofaciais, congênitas ou adquiridas, impõem-se a integração do conhecimento de equipes com formação diversa, não somente na área médica, como é o mais comum nestes tipos de intervenção (várias especialidades médicas envolvidas como bucomaxilo, neurocirurgiões, cabeça e pescoço, plásticos etc.), mas também com outros domínios do conhecimento como a engenharia, física, computação entre outros, tanto para o suporte e apoio quanto na pesquisa e desenvolvimento nas fronteiras da integração entre estes conhecimentos. A participação da Divisão para Desenvolvimento de Produtos DDP do CenPRA neste projeto é complementar para o andamento das atividades. Este Centro possui experiência nas áreas de prototipagem rápida e desenvolvimento de sistemas para a área médica, apoiando centenas de casos cirúrgicos realizados em vários hospitais brasileiros. As atividades principais a serem desenvolvidas pelo CenPRA serão a continuidade e evolução dos desenvolvimentos em curso do software InVesalius, para tratamento de imagens médicas e o desenvolvimento de métodos e processos para obtenção de resultados 39

40 inovadores na prática de cirurgias complexas, em conjunto com os profissionais da área médica. Atualmente, à equipe do CenPRA se junta a equipe do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), que recentemente teve a aprovação de um projeto, com recursos do CNPq/MCT (Processo No /2004-4), justamente para o desenvolvimento de softwares para a reconstrução craniofacial em Petrópolis-RJ. Em termos de desenvolvimento de novos materais e processos de fabricação, o Grupo de Tribologia e Compósitos (LTC) da USP São Carlos, já tem desenvolvido vários trabalhos de pesquisa utilizando materiais cerâmicos, poliméricos e compósitos, particularmente voltados para a área médica. Desde 1996, o grupo tem trabalhado com componentes cerâmicos prensados e injetados [vide bibliografia correspondente 2, 3,4, 5]; com protótipos de implantes de quadril em cerâmica e polímero, desde 1998; implantes odontológicos, desde 1999, com protótipos de resurfacing de quadril desde 2001 e próteses e implantes para cranioplastia e bucomaxila, desde Estudos já foram desenvolvidos em mandíbulas confeccionadas com materiais com diferentes porosidades e os testes de simulação computacional (Ansys e Abacus) mostraram resultados promissores com relação à resistência mecânica desses primeiros protótipos relativamente às características mecânicas do osso. A equipe do LNCC, junta ao projeto a cooperação e experiência de outras instituições de peso como a COPPE-RJ, UFMG, USP-SC, UFG, Congregação de Hospitais Santa Catarina, Hospital Universitário da UFRJ, Hospital Albert Einstein, Hospital Pró-Cardíaco, entre outras. Além de cooperar com o CenPRA no desenvolvimento de novas tecnologias para a reconstrução de próteses, a equipe do LNCC ficará responsável pela integração de todo o processo no sistema proposto. Para isso, além de contar com o apoio das instituições citadas acima, traz à disposição do projeto, a infra-estrutura dos Centros Nacionais de Processamento de Alto Desempenho (CENAPADs), integrados através do SINAPAD (Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho), administrado pelo LNCC/MCT (Laboratório Nacional de Computação Científicado Ministério de Ciência e Tecnologia) e interligados por uma rede de alto desempenho (centenas de Mbps) fornecida pela RNP (Rede Nacional de Pesquisa) e oferecendo uma capacidade computacional de centenas de GFlops Processamento avançado de imagens médicas incluindo segmentação, visualização e reconstrução tridimensional de estruturas de relevância médica e suas aplicações na modelagem e simulação computacional de sistemas biológicos Introdução Informalmente falando, o processo de segmentar uma cena é o processo de separá-la, baseado em critérios subjetivos ou não, em suas partes 40

41 constituintes. Uma vez que esta separação depende de quem está observando pois diferentes observadores podem chegar a conclusões completamente diferentes, pode-se dizer que essa é uma questão cognitiva também. Sendo assim, a separação visual de uma cena depende não somente do observador envolvido, mas principalmente de fatores como o objetivo ou alvo a ser observado, perspectiva visual, base de conhecimento prévio sobre a cena, e até mesmo fatores psicológicos, que obviamente estão fora do escopo deste texto. Programas computacionais são então construídos para separar uma cena em suas partes principais. Essas partes, geradas por computador, às vezes podem não fazer sentido algum para um observador específico se seu objetivo for outro. Por exemplo, o computador, que é sensível a grandes variações de iluminação, pode não ser capaz de perceber que um lado sombreado do rosto de uma pessoa também faz parte do rosto, e erroneamente separa a face em duas partes (com sombra e sem sombra) que, na verdade, constituem o mesmo objeto denominado rosto. Sendo assim, é comum programas de computador para segmentação de imagens considerarem duas etapas principais: uma présegmentação, onde as partes constituintes da imagem são separadas umas das outras e uma pós-segmentação, onde as partes encontradas na etapa de pré-segmentação são combinadas de acordo com alguma regra específica que depende do objetivo que se quer alcançar. Por exemplo, pode-se unir as regiões correspondentes ao sol e nuvens e uma área azul para obter uma única região chamada céu, ou unir duas regiões distintas com o objetivo de formar uma rosto humano. No entanto, segmentar uma cena por computador, mesmo sendo ela constituída de um simples objeto sobre um fundo homogêneo, não é uma tarefa tão simples assim. Na realidade, são as regras de combinação que levam a confusão de taxonomia na literatura sobre o assunto, dificultando a correta interpretação do real significado da frase segmentação de imagens por computador. Assim como na Física, quando se fala em posição e tempo em relação a uma origem, no processo de segmentação de cenas digitais por software de computador, analogamente pode-se falar também que uma cena é composta de determinadas partes de acordo com um determinado referencial, que neste caso é um observador humano. Exemplificando a analogia com a Física: dizemos que um carro está há 100 Km de distância de uma cidade, assim como podemos dizer que uma cena representa uma paisagem urbana em relação a um observador específico, que espera ver uma cena de paisagem urbana. Por outro lado existe a interpretação da cena a partir de suas partes constituintes. No caso de seres biológicos, um modelo de visão aceitável é o chamado modelo top-down, em que diz que primeiro separamos a cena em suas regiões principais, depois agrupamos essas regiões de acordo com alguma regra subjetiva de combinação e 41

42 finalmente, damos uma interpretação à cena global. Exemplificando, primeiro dividimos uma cena em rosto, olhos, nariz, boca, cabelo, roupa e sapatos; em seguida agrupamos os olhos, nariz e boca e finalmente damos ao resultado final o que chamamos de rosto. Notemos que, aqui, embora roupas e sapatos fossem também regiões da cena, elas não entraram na composição final, uma vez que o objetivo era segmentar rostos. Caso a etapa inicial de separação da cena em suas partes principais for mal realizada (erroneamente, por exemplo, o computador considera os olhos e o cabelo como se fosse uma região só) a etapa seguinte de agrupamento e interpretação da cena já está completamente comprometida. Em praticamente todos os programas de computador onde se requer a manipulação de imagens digitais, é necessária uma etapa inicial à de segmentação. Sendo assim, a etapa de pré-segmentação é de fundamental importância e serve de base para todas as demais etapas que vêm a seguir. Na área médica, algoritmos de segmentação vêm sendo usados para separar, por exemplo, tecidos moles de tecidos duros em imagens de aparelhos de tomografia, ressonância magnética, ultra-som e raio-x. Por tecido mole, entendemos como sendo órgãos de um modo geral, gordura, nervos, artérias, coágulos, tumores, células cancerígenas ou não, músculos, entre outros. Por tecidos duros vemos basicamente todos os ossos em diversas densidades. Em imagens de mamografia e ultra-som, por exemplo, a tarefa de separar via computador uma região de lesão (tumor maligno ou benigno) do tecido mamário, se resume ao problema de extrair uma área de interesse (a lesão em si) do fundo. Nesse caso, temos apenas duas regiões a considerar, o fundo e o objeto de interesse (que no caso tratase do tumor). Sistemas que recebem como entrada somente a lesão, com o objetivo de analisá-la, dependem então de quão preciso o segmentador atua no processo de separação. Se o software cometer algum erro e a pré-segmentação for mal feita, isso pode induzir o especialista a um diagnóstico errado com graves conseqüências para o paciente. O número de equipamentos que manipulam imagens médicas é grande e sua quantidade vem aumentando a medida que se tornam economicamente mais viáveis. Esses equipamentos incluem principalmente aparelhos de ultra-som bi e tri-dimensionais, ressonância magnética e tomografia computadorizada. Devido ao grande volume de informações gerada a todo momento por esses equipamentos, é cada vez maior o número de imagens digitais armazenadas, manipuladas e transmitidas entre Instituições médicas. Sem dúvida em breve haverá uma grande dependência da sociedade por sistemas gerenciadores desses tipos de dados cada vez mais sofisticados. Por outro lado, devido a tal volume de informações, bem como, a previsão do seu aumento para os próximos anos em escala incomensurável, a comunidade científica internacional sentiu a 42

43 necessidade de criar um formato de imagem específico para a área médica, uma vez que os formatos tradicionais como os conhecidos BMP, TIF, JPEG e PNG possuem capacidade de representação dos dados médicos limitada. Sendo assim, foi criado o formato DICOM, que contém informações tridimensionais específicas para cada paciente, além de incorporar dentro do próprio conteúdo da imagem, vários tipos e camadas de tecidos e lesões associadas ao corpo humano. O advento do DICOM trouxe grandes vantagens na visualização e diagnóstico médico, mas, como contrapartida, agravou ainda mais a demanda por sistemas computacionais que manipulassem adequadamente informações médicas. A transmissão e recepção dessas informações, por exemplo, entre dispositivos móveis, ficou bem mais complicada uma vez que agora a compactação não é mais de uma única imagem de tomografia, mas de um volume completo da mesma maneira que em compactação de vídeo, onde vários quadros devem ser recebidos e transmitidos. A seguir, serão listadas algumas das metas envolvendo segmentação de imagens médicas a serem atingidas dentro do projeto proposto: Metas Transmissão e Recepção de Imagens DICOM No caso específico da transmissão e recepção, uma das soluções propostas atualmente é projetar algoritmos de segmentação que, antes de transmitir a imagem DICOM, realizam uma pré-segmentação com o objetivo de transmitir somente as regiões de interesse no momento para o médico, diminuindo drasticamente assim a quantidade de informação a ser trocada e conseqüentemente o tráfego e tempo de transmissão (ver Seção ). Algoritmos de segmentação são, nesse casos, fundamentais. Visualização de Dados Tridimensionais. Em muitas aplicações médicas, como por exemplo, a visualização em 3 dimensões de partes do corpo humano ou lesões. A qualidade e quantidade das informações observadas é muito superior aos métodos tradicionais que analisam imagens apenas em duas dimensões como, por exemplo, em exames de raio-x. É óbvio que a análise de imagens em três dimensões é um avanço considerável na medicina, uma vez que permite um diagnóstico com maior precisão e em menor tempo. Como no caso das imagens DICOM, aqui também o benefício da quantidade e aumento de informações vem acompanhado da dificuldade de armazenar, manipular e transmitir entre dois computadores as informações, uma vez que o volume de dados processado pode ser de até 100 a 1000 vezes maior do que métodos tradicionais 2D. Mais uma vez então é necessário novos métodos e algoritmos mais sofisticados para manipulação dos dados, agora em três 43

44 dimensões. Nesse caso, um algoritmo para segmentação pode considerar não somente uma imagem, mas um volume inteiro de informações médicas. A segmentação de imagens tridimensionais é, nesse caso, fundamental, uma vez que pode separar a imagem em partes menores permitindo a manipulação somente das regiões volumétricas de interesse. Aqui propomos principalmente pelo menos dois projetos que usam segmentação de imagens e manipulam dados tridimensionais. O primeiro trata-se de reconstrução craniofacial (Seção 2.3.2), onde há a necessidade de alimentar o computador com imagens DICOM provenientes de tomografia computadorizada e a partir dela criar modelos tridimensionais do paciente. Com esse modelo, dois tipos de softwares bem distintos podem trabalhar, mas com o mesmo objetivo de construir uma prótese craniofacial que será implantada posteriormente no paciente. O primeiro software permite ao médico manipular e construir a prótese efetivamente. Por manipulação queremos dizer que o médico poderá adequar a prótese ao paciente específico e prever o resultado final, bem como, os custos e passos da cirurgia. O segundo projeto que usa segmentação de imagens e manipula dados em três dimensões é o descrito na Seção relacionado com a segmentação e reconstrução das artérias de um paciente especifico. Processamento de Imagens Médicas em um GRID computacional. Quanto maior o volume de informações a ser manipulado, maior é o tempo de processamento. Então, a preocupação não pode ser somente com o armazenamento, análise e transmissão, e sim, com o tipo de processamento também. Atualmente, computadores com processadores locais já estão chegado ao seu limite de velocidade. A Intel, por exemplo, a mais conhecida fabricante de processadores para PCs no mundo, parece ter lançado seu último processador com freqüência em torno de 3,6Hz. Atualmente, é comum encontrar no mercado computadores Intel bi-processados, uma indicação do caminho a ser seguido agora. Essa preocupação é geral. Uma vez que o limite de velocidade de uma máquina está se aproximando rapidamente de seu máximo, é natural que os investimentos nas instituições de um modo geral, tanto particulares quanto públicas, se voltem para o aproveitamento, não somente de uma única máquina, mas de um conjunto de máquinas em paralelo que compartilham e maximizam recursos e poder computacional. Nesse contexto, surge a idéia de um GRID computacional descrita na Seção Assim, aplicações gráficas como a modelagem e visualizações de dados médicos em três dimensões, passariam a dispor não somente de um único processador, mas de um conjunto 44

45 deles. Isso não significa somente queda no tempo de processamento, mas maximização de recursos, uma vez que vários programas médicos, de instituições diferentes, usariam o mesmo conjunto de recursos da melhor maneira possível através de algoritmos que dividem essas máquinas pelas aplicações, funcionando com verdadeiros juízes ou administradores automáticos. Assim, algoritmos de segmentação de imagens, que antes eram projetados parar funcionar em uma única maquina devem agora considerar uma infraestrutura com vários computadores. Em resumo, algoritmos de segmentação de imagens para présegmentação são de extrema importância para diversas áreas de aplicações médicas e, além disso, deve ser gasto tempo considerável e recursos financeiros no desenvolvimento de novos métodos que usem arquiteturas multi-processadas, como é o caso do GRID Bioinformática e suas aplicações biomédicas. Introdução Dificilmente poderá ser exagerada a magnitude do impacto sobre a Biologia em geral e a Genética Molecular em especial, decorrente dos múltiplos Projetos Genoma atualmente em execução. Encontra-se em processo acelerado o desenvolvimento de uma revolução nos domínios das ciências biomédicas, que modificarão de forma dramática a feição da medicina, da pesquisa biológica e de atividades correlatas dentro dos próximos anos. Pode-se assegurar que a partir das atividades de seqüenciamento de genomas será possível compreender em detalhe a participação dos diferentes atores moleculares nos processos que caracterizam os seres vivos. Busca-se o conhecimento não só do genoma da espécie humana como também dos genomas dos organismos mais importantes ou mais freqüentemente utilizados em pesquisa biológica e biomédica. Dado o presente volume e a velocidade de crescimento dos dados disponíveis sobre genomas, a tarefa de análise destes dados torna-se inviável pelos métodos laboratoriais conhecidos. Para enfrentar este problema, verifica-se na atualidade uma crescente interação entre a biologia molecular, a ciência da computação e a matemática. O reconhecimento de que somente tal interação poderá lidar adequadamente com a questão se traduz na moderna integração de especialistas das áreas, criando um campo comum de atividades, a bioinformática, ou biologia computacional. O desenvolvimento de métodos computacionais eficientes e sensíveis para a análise de bancos de seqüências de nucleotídeos e proteínas é hoje importante e necessário. A análise teórica de seqüências compreende um largo universo, desde algoritmos simples até os mais complexos desenvolvidos para processadores paralelos avançados. Um dos pontos que deverão ser abordados neste contexto é a pesquisa sobre o câncer. Com o rápido crescimento no volume de conhecimento produzido pela pesquisa biomédica, torna-se prioritário o 45

46 desenvolvimento de ferramentas computacionais que permitam a procura, filtragem e organização de dados de acordo com necessidades específicas. Um dos objetivos deste trabalho é construir um banco de dados que integre informações provenientes de bases de dados estruturadas e semi-estruturadas ou que estejam no formato textual na WWW, disponibilizando uma base de conhecimento sobre oncogenes e que possua uma interface de consulta única e amigável que facilite o acesso aos dados. Outros bancos de dados serão criados também com o mesmo objetivo, para facilitar a disseminação de informação na área médica científica dentro dos objetivos da rede de telemedicina. Estado da arte Desde o início dos anos 90, o LNCC vem atuando na área de Bioinformática, criando em 2000 o Laboratório de Bioinformática (LABINFO- Este laboratório recebe desde então apoio do Programa de Biotecnologia e Recursos Genéticos do Ministério da Ciência e Tecnologia tornando-se laboratório de referência nesta área. Também vem desenvolvendo metodologias matemáticas e computacionais para as áreas de genômica e pós-genômica, como por exemplo, ferramentas para anotações funcional e estrutural, e para o estudo pós-genoma de regiões codificantes e não-codificantes. A partir de 2000, o LABINFO passou a ser o centro de Bioinformática para três redes genômicas: BRGENE (Projeto Genoma Brasileiro - RIOGENE (Projeto Genoma do Estado do Rio de Janeiro - e PIGS (Projeto Genoma do Sul - sendo o responsável pela submissão, armazenamento e gerenciamento das seqüências de nucleotídeos enviadas pelos laboratórios de seqüenciamento que participam destas redes. Através da visibilidade alcançada por estes projetos, o LABINFO tem sido convidado a participar de vários projetos de genômica e de proteômica, entre eles os que se encontram resumidos abaixo: Projeto Genoma R. tropici ( projeto em colaboração com a EMBRAPA que tem por objetivo seqüenciar a bactéria fixadora de nitrogênio Rhizobium tropici em feijão. Projeto Genômica comparativa de Xylella fastidiosa ( projeto em colaboração com várias universidades e institutos de pesquisa do Estado de São Paulo, da Universidade da Califórnia e do Serviço de Pesquisa Agrícola (ARS) do Depto. de Agricultura dos EUA que tem por objetivo fazer uma análise de genômica comparativa através da reanotação dos genomas da X. fastidiosa CVC 9a5c e X. fastidiosa PD Temecula1 e da montagem e anotação dos genomas da X. fastidiosa oleander Ann1 e X. fastidiosa almond Dixon. Projeto Genoma OMM ( projeto em colaboração com várias universidades e institutos de pesquisa do país. 46

47 O objetivo é sequenciar microrganismos magnetotácticos que são ferramentas biotecnológicas para produção de materiais nanomagnéticos. BRAPAPAP - BRAzilian PAthogenic Proteins Annotation Project, projeto em colaboração com Swiss-Prot Group - Swiss Institute of Bioinformatics (SIB) e que tem por objetivo estabelecer no Brasil um grupo de pesquisadores bem treinados cuja missão é analisar e curar através de ferramentas de bioinformática e da literatura, as informações de proteínas envolvidas em mecanismos de patogenicidade. Os resultados destas análises serão integrados no banco de dados de proteínas no contexto do International UniProt project. Laboratório de Bioinformática da Medical University of South Carolina (MUSC) projeto em colaboração com a University of South Carolina MUSC que tem por objetivo o desenvolvimento, implementação e validação de algoritmos de computação neural para serem aplicados à modelagem de processos dinâmicos como, por exemplo, vias metabólicas e regulatórias. Cooperação Brasil-Cuba em Bioinformática: Projeto de cooperação internacional do MCT em colaboração com o Centro Nacional de Bioinformática - BIOINFO de Cuba e o Centro de Genômica da UNAM, que tem por objetivo criar uma base dados e ferramentas para o estudo de seqüências reguladoras em genomas de procariotos. Brain Bioinformatics Resource for the Analysis of Information on Neoplasia: Projeto em colaboração com o Ludwig Institute for Cancer Research of New York. Tem por objetivo a criação de uma interface que permita a integração mais eficiente e produtiva dos imensos banco de dados relacionados com o câncer. A meta é facilitar a identificação e exploração de alvos terapêuticos em potencial. Objetivos e metas Desenvolvimento de algoritmos e ferramentas eficientes, especialmente para atender as demandas da genômica funcional. Desenvolvimento de um software para montagem, anotação e comparação de genomas de procariotos. Desenvolvimento de um software para montagem, anotação e comparação de genomas de eucariotos. Desenvolvimento e implementação de uma metodologia para a predição computacional de novos membros de regulons em organismos filogeneticamente próximos. Desenvolvimento de um banco de dados que integre as informações provenientes de bases de dados estruturadas e semi-estruturadas ou que estejam no formato textual na WWW, para disponibilizar uma base de conhecimento sobre oncogenes. Desenvolvimento de métodos para classificação e detecção de dados proteômicos. 47

48 Desenvolvimento de um sistema para análise transcriptômica de organismos eucariotos inferiores. Metodologia Pipeline para desenvolvimento de algoritmos e ferramentas eficientes, especialmente para atender as demandas da genômica funcional, como a criação de um banco de dados com informações relevantes sobre microrganismos patogênicos. A genômica comparativa deve trazer informações relevantes e interessantes do ponto de vista biológico, e estas informações devem ser organizadas e apresentadas de forma acessível. O processamento e cruzamento dessas informações necessitam de ferramentas computacionais de alta precisão, possibilitando a descoberta de resultados, de uma forma clara e coerente. Assim, pretende-se desenvolver um banco de dados em mysql, uma linguagem de programação específica, capaz de definir relacionamentos, criar entradas de dados, remover relações e alterar as informações contidas. Visando disponibilizar os resultados obtidos para os pesquisadores e instituições participantes e colaboradoras, um portal de Internet será construído, permitindo o acesso tanto aos proteomas destes patógenos quanto aos dados comparativos. Possibilitando inferir questões a partir dos dados, de forma a permitir aos pesquisadores criar hipóteses no controle de doenças. Pipeline de Bioinformática para montagem, anotação e comparação de genomas de procariotos e eucariotos. Será desenvolvido para o projeto um sistema de bioinformática que consiste em uma série de ferramentas para: o recebimento dos reads de shotgun, a trimagem e a montagem de contigs (seqüência consenso formada a partir da sobreposição de seqüências de nucleotídeos). Cada contig será analisada com diversas ferramentas de anotação. O programa BlastX será a base de avaliação, e automaticamente o sistema fará a análise de similaridade contra os bancos não redundantes GenBank, COG (Cluster of Orthologous Groups), GO (Gene Onthology) INTERPRO, SWISS-PROT e TCDB. Finalmente, será realizado uma comparação dos contigs, com outros genomas já sequenciados. Pipeline de Bioinformática para a implementação de uma metodologia para a predição computacional de novos membros de regulons em organismos filogeneticamente próximos. A seqüência do genoma completo de bactérias patogênicas (enteropatogênicas) será utilizada para predição de regulons. Os motivos reguladores serão construídos a partir das seqüências upstream dos genes ortólogos nos organismos filogenéticamente próximos. Após esta fase serão agrupados os motivos estaticamente similares utilizando um algoritmo de clusterização (para obter os possíveis regulons nos novos organismos). Finalmente, será 48

49 construído um sistema computacional que realizará de maneira automática as tarefas anteriores possibilitado estender facilmente as predições de novos regulons à medida que são sequenciados novos genomas bacterianos. Pipeline de Bioinformática para o desenvolvimento de métodos para classificação e detecção de dados proteômicos. Visando obter maior robustez e precisão na análise de processos que envolvam dados proteômicos serão desenvolvidos métodos para análise de imagens. Os resultados obtidos experimentalmente em géis de 2-dimensões ou de espectromectria de massa apresentam geralmente poucas repetições devido ao alto custo de cada ensaio. O desenvolvimento de estratégias para análise de tais dados proteômicos será feito em diversos níveis, indo desde processos de preparação dos dados até técnicas de extração de características mais relevantes para aprimorar os resultados de classificação. No trato prévio dos dados será utilizado o filtro de Whittaker para obtenção de dados suavizados e com nível de ruído reduzido. Os dados tratados facilitam o reconhecimento de spots no gel em 2 dimensões e podem reduzir alguns dos problemas na análise da espectrometria de massa. Um modelo de algoritmo genético, combinado com classificador bayseano e máquinas de vetor suporte, será desenvolvido para obtenção de biomarcadores que facilitem o entendimento e classificação de pacientes com predisposição para determinadas enfermidades como, por exemplo, alguns tipos de câncer. Pipeline de Bioinformática para Desenvolvimento de um banco de dados que integre as informações provenientes de bases de dados de oncogenes. A primeira fase será a de integração de diferentes bases de dados, disponíveis na WWW tais como a Genbank, OMIM, Homologene, Unigene, SAGE em um banco de dados relacional. Em uma segunda fase será feita a integração da informação textual sobre genes, proteínas, drogas, splicing alternativo, SNP, em resumos ou artigos científicos completos. A interface de acesso aos diferentes bancos de dados (relacional e textual), será baseada no processamento de consultas escritas em linguagem natural. Pipeline de Bioinformática para Desenvolvimento de um sistema de análise transcriptômica comparativa. Com o objetivo inicial de realizar a análise de etiquetas de seqüências transcritas (EST) e de Orestes (ORF EST) do Trypanosoma rangeli, o sistema será baseado na integração de diferentes bancos de dados (GenBank, Cluster of Orthologous Groups - COG, Gene Onthology GO, INTERPRO, SWISS-PROT, TCDB) e de ferramentas (Blast, Clustal) a fim de analisar o transcriptoma de forma isolada (intraespecífica) ou de forma comparativa 49

50 (interespecífica). Uma vez implementado, o sistema poderá ser utilizado em outros projetos transcriptoma de kinetoplastídeos Desenvolvimento de ambientes virtuais colaborativos de realidade virtual e aumentada e telemanipulação na área médica para treinamento, formação de recursos humanos e planejamento cirúrgico. Introdução Ambientes Virtuais Colaborativos (AVCs) permitem que usuários localizados em posições geográficas distintas colaborem através de uma simulação de um mundo sintético controlado por computadores, utilizando uma infra-estrutura de comunicação tal como a Internet. Ambientes Virtuais Colaborativos têm sido, historicamente, aplicados a diversas áreas do conhecimento, tais como simulação militar de combate para treinamento de tropas, design e engenharia, treinamento, engenharia de software, medicina, etc. Tais aplicações, se emissivas, podem incluir um nível a mais de realismo em uma simulação, permitindo que o usuário tenha uma experiência similar àquela que o mesmo teria em situação real. Aplicações de grande escala, que dependem da transferência em tempo real de uma massa de dados considerável para visualização colaborativa pelos participantes da simulação, impõem uma carga considerável no subsistema de comunicação, o que as torna inviáveis para uso com redes convencionais. Ambientes Virtuais Colaborativos podem ser não-imersivos, quando se utiliza apenas um computador de mesa ou equivalente para interface com o usuário, semi-imersivo onde existe um certo nível de imersão no ambiente, como um imersa-desk, e ambientes imersivos, onde um usuário tem maior sensação de estar de fato imerso no mundo sintético, como quando se utiliza um CAVE. Ambientes Virtuais Colaborativos têm, portanto, alto potencial para uso em aplicações de telemedicina, uma vez que servem de infra-estrutura natural para interação de indivíduos com o mundo virtual sintetizado, bem como com os demais usuários da simulação. Em conjunção com técnicas de aquisição e processamento de imagens e reconstrução de objetos é possível desenvolver um sistema que permita que um modelo 3D de um paciente seja gerado a partir de imagens médicas de tomografia computadorizada, por exemplo, e compartilhada por um grupo de médicos remotamente localizados. Tal simulação permitiria que um grupo de especialistas, distribuídos geograficamente, pudesse se reunir para estudo de anatomia, discutir um determinado caso médico, ou até treinar ou planejar um procedimento cirúrgico através da simulação, que pode ser modelada para permitir uma simulação cirúrgica realista. Além disso, através de uma simulação de um mundo sintético como o descrito acima, a conjunção com técnicas de robótica, pode eventualmente permitir a realização de telecirurgia, onde 50

51 especialistas distribuídos geograficamente podem interagir com o modelo virtual que refletiria o paciente. Braços mecânicos robóticos podem auxiliar remotamente (ou mesmo realizar) o procedimento cirúrgico através de controle de especialistas através de um sistema mestre-escravo. Um sistema de teleoperação mestre-escravo é composto basicamente por um operador humano comandando remotamente um dispositivo robótico, denominado escravo, a partir de um outro dispositivo funcionalmente idêntico, denominado mestre, ou a partir do uso de equipamentos de realidade virtual, desde que se conheça a posição e orientação de todos os recursos robóticos do lado remoto. O sistema possui realimentação da percepção tátil e visual, resultante das interações do escravo com o meioambiente, devido aos comandos gerados pelo operador humano. O telemanipulador com realimentação tátil e visual pode ter um papel fundamental para a implantação e a disseminação de cirurgias minimamente invasivas, em toda a rede hospitalar nacional, utilizando a habilidade técnica de centros cirúrgicos de excelência, os quais normalmente concentram-se em alguns centros urbanos. Cirurgias minimamente invasivas são aquelas em que os instrumentos cirúrgicos são inseridos no corpo do paciente por pequenas incisões. As vantagens deste tipo de cirurgia estão em que há menor trauma pós-cirúrgico, a recuperação dos pacientes é mais rápida e o tempo de hospitalização diminui, o que reduz o perigo de infecção hospitalar e, conseqüentemente, implica em redução de custos. Pode-se facilmente verificar a multidisciplinaridade inerente neste objetivo específico. Estado da Arte Sistemas de Realidade Virtual vêm sendo utilizados como mecanismo de auxílio no treinamento e desenvolvimento de tecnologia através de simulações que refletem situações controladas. É possível, por exemplo, submeter um interno de medicina a uma situação cirúrgica que, embora rara, seja de fundamental importância que se adquira experiência, como variações morfológicas existentes em seres humanos (em alguns casos raros pode-se encontrar o coração no lado direito do tórax, por exemplo). Através de simulações controladas pode-se submeter futuros médicos a tais situações de interesse, mesmo sendo estas raras. Tais treinamentos podem envolver um número de usuários em paralelo, como a simulação de um procedimento cirúrgico como descrito na introdução. Um AVC pode naturalmente servir de infra-estrutura de sessões colaborativas em geral, indo de equivalentes a teleconferência, tele-discussão de casos médicos, treinamento de telecirurgia, telemonitoramento e telemanipulação. A telemanipulação robótica tem o potencial de impôr a intervenção humana em ambientes inóspitos e remotos, bem como em escalas bem maiores e bem menores do que as antropomórficas. Entretanto, estes sistemas ainda apresentam limitações de uso, devido a problemas de 51

52 comunicação entre o operador humano, o manipulador mestre e a atuação do manipulador escravo. O uso de técnicas e equipamentos de realidade mista visa facilitar esta tarefa, melhorando o feedback que o operador recebe do lado remoto. Existem vários protótipos de aplicações médicas que fazem uso de realidade virtual e ambientes virtuais colaborativos. Recentemente uma edição especial do periódico Communicarions of ACM, o qual enfocou Medical Image Modeling serve de exemplo do quão atual é o uso de Realidade Virtual na área médica. Os principais periódicos na área de Ambientes Virtuais bastante freqüentemente costuma ter edições especiais ou artigos no uso de AVC e VR em medicina, conforme apresentado na Seção 7 Referências Bibliograficas. É importante notar que a maioria absoluta dos trabalhos que aplicam VR em Medicina não consiste de ambientes colaborativos, usualmente consistindo de um sistema para treinamento de um único indivíduo que interage com um modelo. A característica multidisciplinar desta proposta permite que sejam aglomeradas informações das áreas médicas, de sistemas distribuídos, realidade virtual, robótica, processamento de imagens, redes sem fio e afins para gerar implementações ricas em características, sendo completamente distribuídas e de fato permitindo que um grupo de usuários colabore em conjunto através da simulação, ao invés do modelo mais comum onde um único indivíduo interage com o sistema. A mesma tendência monolítica é encontrada em trabalhos na área realizados no Brasil. Na PUCRS/Faculdade de Informática existiu um projeto em Simulação de Cirurgia de Hepatectomia ( Outro projeto na área médica foi tema de tese de doutorado de L.S. Machado na USP intitulada A Realidade Virtual no Modelamento e Simulação de Procedimentos Invasivos em Oncologia Pediátrica, que trata de um sistema de realidade virtual semi-imersivo que objetiva o estudo da anatomia e da área de incisão cirúrgica para a coleta de Medula Óssea, e a simulação do procedimento de coleta, propriamente dito. Mais recentemente, no LNCC um conjunto de AVCs em diversas áreas vem sendo desenvolvido, estes de fato colaborativos. Um dos protótipos colaborativos, realizado em parceria com a Faculdade de Ciências Médicas da UERJ, IME, PUC-RS e UFRN, consiste de um simulador de cirurgia cardíaca, o que mostra a competência na área desta proposta da equipe proponente. Fora da esfera de medicina, empresas como Embraer, Petrobras, produtoras de automóveis como GM, Ford, entre outras, hoje já fazem uso de Realidade Virtual para o desenvolvimento de equipamentos. Como exemplo, consideremos equipes de esportes automobilísticos. Estas têm um planejamento completo de todo o projeto em um sistema de realidade virtual antes de fabricar qualquer peça do mesmo. Somente quando o projeto é finalizado, aprovado e extensivamente testado é que segue-se à etapa de produção, com uma redução de custo considerável, uma vez 52

53 que túneis de vento virtuais (empregando modelos e simulação computacional) podem permitir correções no modelo antes mesmo que qualquer componente do veículo seja construído. O mesmo procedimento é realizado por empresas como Embraer, entre outras. Tais sistemas, embora de Realidade Virtual raramente são colaborativos, quando se permite que um número de indivíduos compartilhe o mundo sintético simulado para realizar, em conjunto, a operação alvo do aplicativo. A telemanipulação robótica tem o potencial de impôr a intervenção humana em ambientes inóspitos e remotos, bem como em escalas bem maiores e bem menores do que as antropomórficas. Entretanto, estes sistemas ainda apresentam limitações de uso, devido a problemas de comunicação entre o operador humano, o manipulador mestre e a atuação do manipulador escravo. O uso de técnicas e equipamentos de realidade mista visa facilitar esta tarefa, melhorando o retorno que o operador recebe do lado remoto. O projeto ora proposto visa viabilizar a utilização de Ambientes Virtuais Colaborativos imersivos e não-imersivos no contexto de aplicações médicas de telemonitoramento, teletreinamento e teleconferência, entre outras. O desenvolvimento destes protótipos permitirá a exploração desta tecnologia de apoio médico por instituições parceiras no projeto ou que venham a ter interesse nos resultados obtidos. A equipe proponente tem competência comprovada no tema, com alguns protótipos já desenvolvidos e devidamente documentados na literatura. O projeto ainda tem como objetivo implementar um manipulador mestre-escravo para aplicações em telemedicina, bem como testar várias opções de controle remoto do mesmo com técnicas de realidade virtual. Inovação Como itens inovadores, o projeto contribui com itens tais como: Utilização de Ambientes Virtuais Colaborativos para teletreinamento, telemonitoração, teleconferência, teleplanejamento cirúrgico, telediscussão de casos médicos e telemanipulação. Utilização de AVCs imersivos em CAVEs. Implementação de simulações multidisciplinares com resultados de áreas tais como Medicina, Robótica, Redes de Computadores, Ambientes Virtuais Colaborativos, Realidade Virtual, Aquisição, Processamento e Reconstrução de Imagens, Multimídia, Modelagem Computacional, Redes sem Fio, Telemanipulação, entre outras. Objetivos e Metas Objetiva explorar a utilização de Ambientes Virtuais Colaborativos (AVC) como sistemas de apoio a telemedicina em geral. A meta é a exploração de ambientes colaborativos imersivos (ou não-imersivos) em implementação de serviços de teletreinamento, telemonitoração, teleconferência, teleplanejamento cirúrgico, telediscussão de casos médicos e telemanipulação na área médica. Em particular: 53

54 Criar Ambientes Virtuais Colaborativos (AVC) multidisciplinares para apoio à área médica. Os protótipos que se prevê o desenvolvimento são: Protótipo A Teletreinamento: Atlas de Anatomia 3D Colaborativo. Protótipos B1, B2, etc. Teletreinamento médico específico. Prevê-se no momento simulações de alguns procedimentos cirúrgicos ou laboratoriais, tais como: o Endoscopia; o Cateterismo; o Revascularização cardíaca; o Reconstrução facial; Protótipo C Telemonitoração de sinais vitais. Protótipo D Teleplanejamento cirúrgico. Protótipo E Telemanipulação e experimentos em telecirurgia. Explorar imersão na elaboração de Ambientes Virtuais Colaborativos imersivos em medicina. Desenvolver um manipulador robótico mestre-escravo de seis graus de liberdade com utilização em aplicações médicas de telemanipulação. Assegurar a formação de recursos humanos especializados nos temas de pesquisa descritos neste projeto. Resultados Esperados Desenvolvimento de Protótipos. Espera-se desenvolver protótipos de Realidade Virtual Colaborativa de apoio à área médica. Tais protótipos serão desenvolvidos para utilização na Internet atual, não exigindo, portanto, infra-estrutura especial de distribuição de informação. Os principais beneficiários da criação destes protótipos serão as instituições do instituto, que ganharão experiência com a tecnologia, e em especial as instituições da área médica que devem utilizar os protótipos em projetos piloto. Consolidação de área de pesquisa. Desejamos contribuir para a consolidação da área de pesquisa em Ambientes Virtuais Colaborativos nas instituições envolvidas. Simulador para um sistema de telemanipulação com realimentação táteil e visual. Metodologia Numa primeira etapa, espera-se desenvolver Ambientes Virtuais Colaborativos não imersivos (baseados em computadores de mesa comuns), embora tecnicamente prontos para serem explorados em um ambiente CAVE. Em paralelo CAVEs das instituições envolvidas serão integrados em uma rede de simulação imersiva. Posteriormente, uma integração com resultados das áreas de modelagem e processamento de imagens será buscado para imprimir maior realismo aos ambientes. Em paralelo, alguns protótipos terão implementação imersivas, para um maior realismo da simulação. Em uma terceira etapa, os sistemas explorarão 54

55 maior uso de dispositivos hapticos para um maior realismo da simulação. Numa quarta e última etapa, integrar-se-á resultados da área de robótica e modelagem de tecidos vivos para implementação de aplicações de telemonitoramento, telemanipulação e experimentos em telecirurgia. Os protótipos desenvolvidos acima contarão com a participação de bolsistas de graduação, mestrado e doutorado Suporte Remoto para Atendimento Médico Emergencial. Avanços recentes na área de comunicação de dados permitem o desenvolvimento de sistemas ubíquos de informação direcionados a uma gama de diferentes serviços em telemedicina. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), telemedicina envolve o oferecimento de serviços por profissionais da área de saúde em que a distância é um fator crítico, usando tecnologia de informação e comunicação com o intuito de diagnosticar, tratar e prevenir doenças e lesões.... Esses serviços podem incluir sistemas de ensino à distância e videoconferência para a área médica, como tratado na Seção 2.3.7, bem como sistemas computacionais para oferecer um suporte remoto para o atendimento médico emergencial baseado em comunicação móvel, enfoque da proposta descrita nesta seção. A adoção crescente de tecnologias de comunicação móvel torna viável vislumbrar novas possibilidades de uso ubíquo de tecnologia da informação no suporte ao atendimento, monitoramento e tratamento remoto de pacientes. No entanto, boa parte dos esforços atuais de pesquisa na área estão restritos a redes de comunicação sem fio de curto alcance. Em contraste com esses esforços, a proposta ora apresentada contempla a integração de diferentes tecnologias de comunicação móvel para o suporte remoto de atendimentos médicos emergenciais. Como ponto de partida para a pesquisa e desenvolvimento, é proposto um projeto-piloto nesse contexto para a área de cardiologia. Projeto-piloto para casos de infarto agudo do miocárdio O Infarto Agudo do Miocárdio (IAM) está entre as principais causas de mortalidade e incapacidade física em todo o mundo. A isquemia redução ou interrupção súbita de irrigação sangüínea de um tecido devido a uma constrição ou obstrução arterial é uma das causas mais comuns de IAM e, portanto, tem sido um dos alvos principais para o desenvolvimento de procedimentos terapêuticos. Atualmente, um dos procedimentos considerados como mais eficazes na restauração do fluxo sangüíneo normal em uma artéria é a trombólise química, que consiste na dissolução da obstrução arterial por meio da administração de fármacos (trombolíticos). A trombólise química tem sido constantemente comparada na literatura médica à angioplastia, outro procedimento muito adotado em casos de IAM isquêmico que envolve intervenção cirúrgica para a desobstrução da artéria. Notadamente, o tratamento com trombolíticos se apresenta muito mais 55

56 viável economicamente que a angioplastia R$ 390,00 contra R$ 6.000,00 (no mínimo), por paciente. Além disso, alguns estudos comparativos mostram que, para pacientes que tenham sido atendidos com menos de três horas após o início dos sintomas ( T < 3h), a aplicação de trombolíticos é no mínimo tão eficaz quanto a angioplastia, além de trazer benefícios inequívocos em termos de recuperação pósiam. Apesar das vantagens do uso de trombólise química mencionadas acima, deve-se tomar o cuidado de avaliar a elegibilidade de um paciente quanto ao uso desse procedimento terapêutico, para evitar possíveis efeitos colaterais. Tipicamente, um médico especialista (cardiologista) pode diagnosticar um paciente com IAM como sendo eligível para o uso de trombolíticos com base em um eletrocardiográfico (ECG) e informações sobre o histórico médico recente do paciente. Essa necessidade de avaliação da elegibilidade dos pacientes traz à tona o problema do primeiro atendimento aos mesmos se dar costumeiramente em unidades de emergência (pronto-socorro ou ambulância). As equipes médicas dessas unidades são em geral compostas por emergencistas (paramédicos) não necessariamente capacitados a diagnosticar um paciente com IAM. O cenário exposto acima demanda um sistema de suporte à decisão que permita aos médicos emergencistas um diagnóstico rápido e preciso dos pacientes por intermédio da acessoria remota de um especialista. Crucialmente, isso involve uma infra-estrutura de comunicação segura, eficiente e, sobretudo, com alcance longo o suficiente para atender mesmo os pacientes mais remotamente localizados. Situação Atual do Atendimento Emergencial de IAM no Brasil A proposta mais recente de protocolo de dor torácica para o Sistema Único de Saúde Brasileiro (SUS) combina o uso dos procedimentos de trombólise química e angioplastia no atendimento a casos de IAM. Esse protocolo tem por objetivo tornar mais precoce a abordagem dos casos de IAM, propondo aumentar o uso da trombólise química na Rede de Emergência do SUS, onde a grande maioria dos pacientes é inicialmente atendida. Para ilustrar a situação atual do tratamento de IAM no Brasil, observa-se a situação no Estado do Rio de Janeiro. Tendo por base o protocolo proposto pelo SUS, a Comissão Intergestores Bipartite do Estado do Rio de Janeiro (CIB-RJ) formada por dirigentes da Secretaria Estadual de Saúde e dos órgãos de representação estadual das Secretarias Municipais de Saúde elaborou o Projeto TIET (Tratamento trombolítico do Infarto agudo do miocárdio na Emergência com Teleconsulta). Fundamentalmente, o projeto TIET visa: i)o deslocamento do tratamento com trombolíticos das unidades coronarianas dos grandes hospitais para as unidades da Rede de 56

57 Emergência; ii)a capacitação das equipes das unidades da Rede de Emergência a fazer o diagnóstico precoce de IAM e iniciar, o mais rápido possível, o tratamento trombolítico; iii)a provisão de uma infra-estrutura de teleconsulta que apóie as equipes da Rede de Emergência nas decisões acerca da aplicabilidade ou não do tratamento trombolítico. Em março de 2005, foi publicada no Diário Oficial do Estado do Rio de Janeiro a Resolução de n da Secretaria de Estado de Saúde, que estabelece a implantação do projeto TIET em todas as unidades do SUS do Estado do Rio de Janeiro que prestem atendimento de urgência ou emergência. Uma das pré-condições para a implantação desse projeto é a presença, nessas unidades, de eletrocardiógrafos e aparelhos de fax conectados à rede telefônica. O objetivo dessa infra-estrutura básica é prover a essas unidades a possibilidade de teleconsulta, permitindo ao médico emergencista confirmar junto a um médico especialista o diagnóstico e eletrocardiográfico de IAM, quando estes não forem muito claros ou faltar experiência ao emergencista. Adicionalmente, nos casos pertinentes, essa infra-estrutura permite também tornar de conhecimento de uma unidade coronariana ou de tratamento intensivo a necessidade de transferência imediata do paciente. Do ponto de vista tecnológico, o projeto TIET, da forma como foi inicialmente concebido, apresenta duas dificuldades principais no que concerne à sua eficácia. Primeiro, o sistema de teleconsulta não é facilmente auditável. O controle de uma teleconsulta está nas mãos do médico especialista que é consultado. Apesar das vantagens já mencionadas da terapia com trombolíticos, há ainda muitos cardiologistas que são a favor da angioplastia sem administração prévia de trombolíticos (talvez por conta dos riscos associados a uma administração indevida, uma vez que é o emergencista quem passa as informações relativas ao paciente). Aliado a isso, há o receio do médico emergencista em aplicar o trombolítico em função das contra-indicações geralmente associadas a esses fármacos, a despeito das diversas pesquisas demonstrando as vantagens de uso dos mesmos até em casos de contra-indicação. Como não existe, no sistema proposto originalmente pelo projeto TIET, um registro centralizado das teleconsultas, ações de auditoria tornam-se particularmente difíceis de serem implementadas com sucesso. Segundo, o sistema de teleconsulta assume uma infra-estrutura de comunicação fixa, desse modo o paciente é obrigado a se deslocar até uma unidade de emergência para ser atendido. Dependendo do grau de dificuldade no acesso do paciente até a unidade de emergência mais 57

58 próxima, a aplicação de trombolítico pode ser inviabilizada para aquele paciente devido ao tempo decorrido após os primeiros sintomas. É importante ressaltar que o Estado do Rio de Janeiro é um dos menores estados brasileiros, com alta concentração populacional e com uma das maiores infra-estruturas médico-hospitalares do país. Essas características criam condições mais favoráveis para a implantação de um sistema como o TIET nesse estado do que a maioria dos outros estados brasileiros. O desenvolvimento e implantação de um sistema de telemedicina que suplante as limitações do projeto TIET tem o potencial para atender as vítimas de IAM de forma mais abrangente e eficaz, podendo ser replicado em larga escala para regiões com diferentes características geográficas, populacionais e econômicas (p. ex. grandes metrópoles, cidades do interior e regiões esparsamente povoadas). Objetivos e Perspectivas O projeto-piloto descrito nesta seção propõe o desenvolvimento de um sistema de telemedicina para atendimento emergencial com teleconsulta e monitoração de vítimas de IAM. Para viabilizar esse suporte, o sistema proposto pressupõe que o paramédico atendendo a vítima de IAM seja dotado, no mínimo, de um dispositivo sem fio para monitoramento eletrocardiográfico e de um computador de bolso (PDA) com capacidade de comunicação sem fio integrada (p. ex. incluíndo rede celular e/ou sem fio com comunicação de dados, voz e imagem). Essa configuração oferece uma série de facilidades no atendimento de vítimas de IAM. Em primeiro lugar, o paramédico pode a partir de qualquer lugar em que lhe seja possível ter acesso a alguma modalidade de rede sem fio preencher e enviar ao cardiologista, no ato do atendimento de urgência/emergência, um prontuário eletrônico e o resultado de um ECG digitalizado. Desse modo, o sistema propicia ao paciente com IAM o atendimento altamente especializado de que necessita, no tempo equivalente ao do atendimento de urgência/emergência tradicional. Em segundo lugar, as informações enviadas pelo paramédico são todas em formato digital. Isso fornece as condições ideais para que o sistema seja facilmente auditável. Por fim, o uso de tecnologia sem fio na comunicação entre paramédicos e cardiologistas permite também que um paciente com IAM, cuja remoção para uma Unidade Coronariana ou de Tratamento Intensivo faz-se necessária, seja monitorado continuamente durante o traslado. Isso possibilita à equipe especializada da Unidade se preparar para atender prontamente o paciente na sua chegada. Vale destacar que a concepção do sistema proposto visa o desenvolvimento de um projeto-piloto para atendimento emergencial na área de cardiologia. Ele deve ser encarado, contudo, como um primeiro passo rumo ao desenvolvimento de sistemas ubíquos de telemedicina. 58

59 Uma vez validado esse projeto-piloto, o sistema pode ser implantado em maior escala para atender regiões com diferentes características geográficas, populacionais e econômicas, bem como servir de base para serviços de telemedicina para atendimento emergencial em outras áreas de saúde (p. ex. atendimento em casos de acidente vascular cerebral e traumatismos graves). Visão Geral do Projeto-Piloto Uma visão geral do sistema proposto é apresentada na Figura A infra-estrutura de rede de acesso desse sistema se daria através de uma tecnologia sem fio qualquer (p. ex., rede local, celular ou via satélite). Dispositivos móveis sem fio (p. ex., PDAs, telefones celulares ou laptops) se ligariam a essa rede, podendo ser instalados em ambulâncias ou mesmo transportados à mão pelo médico emergencista, nos casos em que o acesso com a ambulância fosse inviável. Cada um desses dispositivos seria dotado de um prontuário eletrônico do paciente (PEP) que permitiria a coleta de dados sobre o paciente sendo atendido. Adicionalmente, a esses dispositivos seriam acoplados eletrocardiógrafos sem fio cujas medições seriam também coletadas. Figura Visão geral do projeto-piloto para suporte remoto no atendimento médico emergencial. Ambos os dados do prontuário e o eletrocardiográfico do paciente seriam enviados até uma central virtual de teleconsulta, para o acionamento de um médico especialista. A idéia da central virtual de 59

60 teleconsulta é permitir que médicos especialistas não necessariamente presentes em um ambiente alocado de modo exclusivo ao sistema de teleconsulta como ocorre tipicamente em centrais de atendimento a clientes (call centers), por exemplo pudessem também ser consultados (p. ex., um médico presente em seu próprio consultório). Com base no prontuário e no eletrocardiográfico, o médico especialista poderia atestar um evento de IAM e indicar ou não ao médico emergencista in locu a aplicação de trombolíticos. Alternativamente, caso as informações enviadas pelo médico emergencista fossem insuficientes para essa tomada de decisão, uma chamada telefônica poderia ser estabelecida com o médico especialista a partir do próprio dispositivo móvel do emergencista (p. ex. usando tecnologia de Voz sobre IP), a fim do especialista obter junto ao emergencista mais detalhes acerca das condições do paciente. Com base no parecer final do médico especialista, o sistema poderia dar um alerta à Unidade Coronariana ou de Tratamento Intensivo mais próxima ao paciente. Esta teria condições, desse modo, de se preparar de antemão para o pronto atendimento do paciente. Uma central de registro de atendimento seria responsável pelo rastreamento de todos os fluxos de informação presentes no sistema. Essa central atuaria como uma ferramenta importante de auditoria, permitindo, por exemplo, detectar casos de negligência quanto ao não uso de trombolíticos nos casos em que o uso seria normalmente indicado Ensino à Distância e Videoconferência para a Área Médica Os centros de pesquisa e ensino mais avançados encontram-se concentrados no eixo Rio-São Paulo. Embora a expansão dos serviços de Internet tem democratizado em diversos aspectos a posse de informações, o acesso a recursos computacionais no estado da arte é ainda uma limitação poderosa. O estabelecimento de um centro acadêmico de excelência demanda investimentos que muitas vezes são proibitivos, e que por sua vez precisam ser concomitantes com a disponibilidade de recursos humanos. A conseqüência natural da atração de recursos financeiros é o desenvolvimento do próprio centro de pesquisa, o que não causa com freqüência um impacto evidente ou direto na sociedade que contribui com seus impostos para o financiamento do trabalho realizado. Apesar do trabalho de pesquisa ser difícil e exigir muito tempo, centros de destaque poderiam dirigir esforços para atingir a sociedade de uma forma mais abrangente e efetiva Ambiente Computacional Avançado com Acesso Aberto e Sistemas de Ensino à Distância O Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein (IIEP Albert Einstein), parceiro deste projeto, tem desenvolvido uma forte base investigativa em algumas áreas das ciências da saúde. Seu quadro 60

61 científico tem abraçado a visão de divulgar o conhecimento adquirido utilizando os últimos avanços de TI. Uma forma de concretizar este ideal foi propor um ambiente integrado de hardware e software médico que utilizará ferramentas tais como Internet, videoconferência e ensino à distância para beneficiar estudantes e pesquisadores que não possuem acesso rotineiro a recursos educacionais e científicos diferenciados. Espera-se que com esta implementação em teleconsulta e ensino médico à distância, o conhecimento e o trabalho dos especialistas em TI e áreas médicas/biomédicas que estão por trás do projeto beneficiem a sociedade de uma forma mais eficaz. O IIEP Albert Einstein é um dos três braços que compõem a Sociedade Beneficente Israelita Albert Einstein. Os outros dois são o Instituto Israelita de Responsabilidade Social (IIRS) e o Hospital Israelita Albert Einstein (HIAE). Apesar de não participar como proponente direto deste projeto, o último tem um rol crucial no suporte ao trabalho aqui apresentado, através de seus departamentos de Tecnologia da Informação (TI), Neurologia e Radiologia. Estado da arte A criação de um ambiente como o aqui proposto demanda muito mais do que trabalho em TI. As áreas de aplicação exigirão muito mais esforço. Foi necessário uma compreensão razoável das dificuldades e inconvenientes atuais e futuros, para escolher este empreendimento. Foi decidido que num primeiro estágio, as áreas de aplicação abordadas seriam (1) processamento e análise estatística de dados de neuroimagem e (2) bioinformática. Os dados de neuroimagem referem-se a imagens de ressonância magnética (MRI), tanto funcional como estrutural. Os dados de bioinformática referem-se a perfis globais de expressão gênica, gerados através da análise por microarrays, além de polimorfismos de DNA associados a doenças. Futuramente, outras áreas de interesse estratégico para o desenvolvimento científico e social no Brasil serão consideradas. Até onde pudemos pesquisar, não há iniciativa similar em toda a América Latina e Central. Existem apenas dois centros renomados que possuem implementações com algumas características em comum com a proposta apresentada. O Laboratório de Neuroimagem da Universidade da California (LONI-UCLA) é um centro de pesquisa líder no estudo da compreensão do funcionamento do cérebro, tanto na saúde como na doença. Este laboratório é dedicado ao desenvolvimento de abordagens científicas para o mapeamento da estrutura e do funcionamento cerebral. Este centro de pesquisa avançado tem desenvolvido um pacote com interface amigável chamado Pipeline, que integra programas internos e externos para pesquisa e visualização, e que executam em um ambiente paralelo. Após solicitação sujeita a aprovação, usuários são autorizados a utilizar o ambiente Pipeline utilizando seus próprios dados. O segundo 61

62 caso é fmri Data Center no Dartmouth Collegue. Este centro tem a seguinte abordagem: autores que já publicaram seus resultados em jornais com filosofia de revisão por pares são encorajados a submeter seus dados a um repositório de dados de neuroimagem compartilhado. Outros cientistas podem então utilizar os mesmos dados e analisá-los com diferentes metodologias e sob diferentes perspectivas. Uma nova publicação é permitida desde que os autores originais sejam citados no trabalho. Somente três pacotes, específicos para processamento e análise de dados de neuroimagem, estão disponíveis a usuários previamente registrados e autorizados. Entre outros pacotes, a utilização do ambiente Pipeline é proposta neste projeto. Esta decisão tem também o objetivo de criar condições para uma aproximação com a LONI-UCLA, contemplando um contato institucional futuro. Objetivos e Metas O objetivo desta proposta é fornecer uma infra-estrutura computacional que disporá de (1) alta capacidade de processamento; (2) ensino à distância; e (3) armazenamento limitado de dados. A aplicação será concentrada em bioinformática e processamento de dados de neuroimagem. As pessoas que tiverem interesse poderão requerer acesso a qualquer combinação dos três recursos mencionados acima. A transferência de tecnologia será realizada através da preparação de tutoriais e documentos relacionados com os dados e os programas de neuroimagem. Simpósios de curto prazo poderão ser organizados para promover a utilização da plataforma. A participação será baseada em avaliações padrão (curriculum vitae, interesses, especialização, etc). Porém, regiões menos favorecidas do país por exemplo o Nordeste serão favorecidas. A utilização efetiva da infra-estrutura será alcançada somente se a difusão apropriada for realizada. Além dos simpósios que poderão ser anuais, informação sobre os recursos disponíveis será disseminada através de mídia eletrônica e panfleto. Uma página na web será criada com o único propósito de explicar as facilidades computacionais, seus recursos de hardware e software e as áreas de aplicação. A sólida experiência do IIEP Albert Einstein em videoconferência contribuirá com o objetivo de telemedicina. Isto será complementado com o agendamento de cursos através da Internet, com transmissão em tempo real. Os usuários terão liberdade de utilizar os recursos disponibilizados pela instituição, esperando-se que este ambiente possa atrair naturalmente estudantes e pesquisadores aos projetos em andamento. Esse objetivo específico relacionar-se-á ao desenvolvimento ou adaptação de ferramentas para o suporte à tráfego multimídia exigido 62

63 em aplicações de videoconferência, conforme mencionado na Seção Muitos dos programas livres que formarão a plataforma poderão ser instalados em um computador stand alone. Usuários que demonstrarem um grande interesse possivelmente identificados através da utilização intensiva dos recursos terão a oportunidade de instalar estes programas em seus próprios computadores pessoais (por exemplo, notebooks ). Para alcançar este objetivo, o usuário poderia, por exemplo, receber autorização para trazer o equipamento ao IIEP Albert Einstein e receber suporte à instalação. Trata-se de um serviço atrativo que evitaria os aborrecimentos e incômodos de algumas instalações, ajudando usuários com pouca experiência. As condições para interação multiprofissional fornecidas pela plataforma de trabalho potencializarão a geração e integração de conhecimento. Ao mesmo tempo, ferramentas aplicadas à pesquisa estarão disponíveis para propósitos de ensino. Uma primeira abordagem nesta direção será a fusão de metodologias de neuroimagem (processamento de imagens) com biologia molecular (bioinformática) e sua aplicação em imagens moleculares. No futuro, a infra-estrutura computacional aqui apresentada poderá ser estendida para ser parte de um ambiente de robótica com monitoração de pacientes. Essa possibilidade, se concretizada, estará ligada ao desenvolvimento de ferramentas para COLABORAÇÃO VIRTUAL, conforme proposto na Seção Em resumo, a infra-estrutura completa tem as condições de potencializar uma série de benefícios para a sociedade (criação de sistemas de ensino à distância), ciência (interação de pesquisadores, compartilhamento do conhecimento, suporte à pesquisa) e saúde pública (aprimoramento de diagnóstico através de videoconferência). Metodologia Ambiente Computacional Um ambiente computacional formado por um servidor de aplicações poderoso e periféricos para conectividade será instalado (Seção Ciberambientes de Computação Distribuida de Alto Desempenho para Aplicações de Simulação Médica). Todo o gerenciamento será implementado dentro de uma plataforma Linux. A utilização de software livre será fortemente privilegiada. Usuários interessados serão orientados a preencher um formulário online com dados pessoais e institucionais, os recursos que desejam utilizar e o objetivo pretendido. Após avaliação e aceitação, uma conta de usuário e uma senha serão fornecidas com permissões definidas de acordo com as necessidades. Usuários autorizados deverão assinar um termo de responsabilidade em relação ao uso correto dos recursos. 63

64 Somente um computador para visualização será necessário no terminal do usuário. O acesso através da rede será fornecido através de internet acadêmica e comercial. Informações sobre a primeira estão detalhadas na descrição da Infra-estrutura Disponível. Uma vez dentro do sistema, o usuário poderá executar as ferramentas de neuroimagem e bioinformática, executando no servidor de aplicações Linux. Por razões de segurança, o ambiente computacional será separado da rede do HIAE cujos recursos são utilizados pelo IIEP Albert Einstein e onde dados clínicos dos pacientes estão armazenados através de dispositivos de segurança. Recursos de Software e suas Áreas de Aplicação A maioria dos softwares utilizados atualmente em pesquisas da Instituição serão disponibilizados no ambiente proposto. Inicialmente, o foco será em programas de neuroimagem e bioinformática, privilegiando software distribuído sob a licença GNU. No entanto, a estrutura estará aberta a receber softwares de outros domínios do conhecimento. A interação com outros pesquisadores da rede estará diretamente relacionada com este crescimento. Ferramentas de bioinformática incluirão, entre outras, alguns programas do The Institutes of Genomic Research e BioPerl. Três ambientes para processamento de dados de neuroimagem serão instalados: Pipeline [Rex et al 2003], FisWidgets [Fissell et al 2003] e TiViPE [Lourens e Barakova, 2005]. Esta escolha está baseada em dois pilares. O primeiro é a alta natureza gráfica dos pacotes, o que fornece uma interface amigável. Nela, programas diferentes podem ser conectados em seqüência, criando um fluxograma de tarefas no tempo. Cada caixa cinza na Figura 2.22 corresponde a um programa diferente. A conexão destas caixas gera o equivalente a um novo programa, cujos braços podem ser executados em paralelo sempre que aplicável. Este forte controle do usuário sobre a interface encoraja a sua utilização por profissionais não técnicos, tais como médicos. O segundo pilar consiste no fato de que estes tipos de pacotes geralmente incorporaram programas que, em sua maioria, não foram desenvolvidos pela mesma instituição, mas que estão disponíveis de forma livre na internet. Esta incorporação garante compatibilidade e esconde particularidades específicas de instalação muitas vezes problemáticas mesmo para especialistas em TI. 64

65 Figura TiViPE graphical interface O programa padrão ouro para processamento de dados de MRI estrutural e funcional é o Statistical Parametric Mapping Software (SPM). Mais de membros estavam associados à lista de discussão até abril de O pacote é livre mas executa na plataforma comercial Matlab. Uma integrante do grupo é uma das poucas especialistas do software no Brasil e possui diversos tutoriais que poderiam ser utilizados imediatamente pelos usuários autorizados. A documentação e o acesso ao software SPM tem o potencial de se transformar em uma importante contribuição para o avanço em processamento e análise estatística de dados em neuroimagem no país. Uma breve enumeração das funcionalidades gerais que estarão disponíveis para a manipulação de dados de neuroimagem e de genômica 2D, 3D e/ou 4D, no ambiente proposto, encontra-se a seguir: Registro espacial, segmentação, normalização de intensidades. suavização, histogramas e Brilho e realce de contraste em imagens. Operações morfológicas. Correção de movimento, volumetria, reconstrução e renderização de imagens 3D. Análise estatística de séries de dados temporais. Sequenciamento de DNA. Banco de dados (neuroimagem e genômica) Um exemplo de aplicação poderia ser o realce de contraste de imagens neurológicas para destacar lesões. Esta função poderia ajudar clínicos a realizar uma avaliação mais precisa de imagens radiológicas. Reconstruções e corte virtual de imagens 3D poderiam ser realizadas interativamente por clínicos. Através do sistema de conferência já disponível, uma discussão de casos para segunda opinião poderia ser 65

66 realizada. A tecnologia poderia facilmente ajudar a alcançar uma decisão mais rápida em situações complexas. Uma grande vantagem reside no fato de que todos os processos poderiam ser realizados em tempo real graças ao poder computacional do servidor de aplicações. Desenvolvimento de Sistemas de Ensino à Distância. Uma máquina de MRI 3.0 T foi adquirida dentro de um dos projetos da instituição. O alto nível de resolução das imagens obtidas com este tipo de equipamento permite a reconstrução de imagens 3D com detalhes tão finos como veias cerebrais. Utilizando a infra-estrutura de software e hardware, imagens poderão ser capturadas e vídeos animados criados para sua utilização em sistemas de ensino à distância. Algumas imagens que poderão ser geradas são exemplificadas na Figura As ilustrações são renderizações de dados de MRI 2D e 3D que foram criados usando um programa livre e um programa comercial: o MRI3dX e o BrainVoyager, respectivamente. Os sistemas de ensino à distância criados desta forma estarão disponíveis dentro da mesma infra-estrutura. A ênfase em neuroimagem na elaboração do texto presente, está relacionada com o fato de que os sistemas de ensino à distância que serão desenvolvidos utilizarão fundamentalmente imagens criadas dentro de programas de processamento de imagens. Figuras em diferentes orientações e geradas com as ferramentas implementadas como parte do projeto ora proposto serão utilizadas para criar sistemas de ensino à distância. Uma rica gama de programas comerciais, específicos para o desenvolvimento de interfaces gráficas será utilizada. Estes programas sofisticados correspondem ao 3D Studio Max, Adobe After Effects, Adobe Photoshop, Macromedia Flash e Dreamweaver. Após correções, os sistemas criados serão inseridos dentro do software Macromedia Breeze. Este pacote é especialmente adequado para o gerenciamento de um ambiente de ensino à distância e pode ser utilizado sem restrição ao número de usuários. Algumas de suas características incluem o controle de acesso a usuários, a criação de tutoriais e salas de encontro virtuais para alunos e estudantes. Dois integrantes da equipe possuem anos de experiência no trabalho com multimídia. O processo completo de implantação de um sistema educacional poderia ser utilizado para promover interação online e em tempo real entre neurologistas e outros profissionais da área da saúde, promovendo educação. O benefício poderia ser mais evidente quando recursos avançados tais como videoconferência são utilizados para analisar casos médicos desafiantes, permitindo o intercâmbio de diferentes opiniões médicas. A limitação geográfica superada com esta tecnologia bastante simples poderia guiar especialistas a uma decisão possivelmente mais confiável em situações delicadas envolvendo seres humanos. Durante a discussão, os participantes poderiam trocar informação textual e visual ao mesmo tempo, como por exemplo, a ressonância magnética de um 66

67 paciente. Esta tecnologia implica em uma economia não apenas de tempo, mas também financeira, ao conectar especialistas que por diferentes razões jamais poderiam se reunir. Figura Renderizações de dados de MRI 2D e 3D. O colorido é artificial, porém a anatomia mostrada é real e foi obtida com um equipamento de MRI. As primeiras três imagens (de esquerda para direita) foram criadas com MRI3dX, um pacote distribuído sob a licença GNU. A imagem restange provém do BrainTutor, umsubprograma do pacote comercial BrainVoyager. Ambos programas estão disponíveis no IIEP Albert Einstein. Armazenamento de Dados Os usuários terão a possibilidade de testar programas com amostras de dados de neuroimagem e dados genômicos gerados na instituição. Como a quantidade de espaço ocupado por dados de neuroimagem pode alcançar vários gigabytes, preocupações sobre a quantidade de tamanho oferecido foram levantadas. Uma grande disponibilidade de armazenamento de dados poderia requerer um servidor de dados com um sistema de backup sofisticado para trabalhar em conjunto com o servidor de aplicações. Obviamente, isto poderia sobrecarregar o orçamento da proposta. No entanto, cada situação será examinada e, sempre que adequado, casos especiais sobrepassarão a limitação da regra Suporte a tráfego multimídia para videoconferências médicas Os problemas de transmissão multimídia em tempo real e sobre a Internet ainda trazem vários desafios para que se possa fornecer a qualidade desejada de serviço para aplicações interativas como videoconferência. Há vários anos o Laboratório LAND da COPPE/UFRJ ( parceiro neste projeto, vem desenvolvendo técnicas e algoritmos voltados para transmissão multimídia e ferramentas de modelagem e análise para dar suporte aos estudos teóricos e de medições realizados. O LAND tem também desenvolvido protótipos de forma a testar técnicas recentes na literatura (e desenvolvidas no laboratório), e principalmente criar um conjunto de ferramentas úteis a projetos que gerem benefícios para a comunidade, como teleconsulta e 67

68 ensino à distância. Como exemplo, as ferramentas de transmissão de vídeo e voz desenvolvidas no LAND (freemeeting) implementam algoritmos recentemente propostos de recuperação de informação transmitida, de forma a aumentar a qualidade da informação recebida. O whiteboard distribuído TGWB implementa técnicas de acesso à informação de forma a que vários usuários possam modificar a tela simultaneamente, no mesmo espaço físico do quadro. O servidor multimídia RIO implementa técnicas sofisticadas de armazenamento e recuperação de informação e ainda métodos de compartilhamento de banda, recentemente publicados, para permitir o acesso de um grande número de usuários simultaneamente (esse servidor foi desenvolvido em cooperação com a UCLA e Universidade Federal de Minas Gerais a partir de um protótipo básico da UCLA disponibilizado através de projeto de cooperação CNPq-NSF). Todas as ferramentas estão em operação, e tem sido utilizadas em cursos com os EUA desde 2002, e a partir de Março de 2005 o servidor RIO está em operação nos pólos do consórcio CEDERJ de ensino à distância no Estado do Rio (O CEDERJ é um consórcio de Universidades públicas incluindo a UFRJ.). Objetivos e Metas O aperfeiçoamento das ferramentas, desenvolvidas no LAND, para a área médica fará com que tenhamos um conjunto ímpar de software livre abrangendo um largo espectro de aplicações em ensino à distância. Um dos objetivos que se procura com a realização desta atividade é desenvolver tecnologia avançada para recuperação e transmissão de informação multimídia, e aplicá-la na capacitação de pessoal, consultoria à distância para profissionais de atenção básica de saúde, e gestores de saúde tendo por base o conhecimento desenvolvido em projetos de pesquisa. Um outro objetivo importante é possibilitar contato permanente entre grupos de pesquisa, com conferências clínico-cirúrgicas e desenvolvimento de projetos de pesquisa integrados, principalmente nas áreas de avaliação tecnológica em saúde e genética em doenças cardiovasculares. O uso de tecnologias multimídia de comunicação à distância possibilitará o contacto permanente entre os centros universitários e os profissionais do interior. Desta maneira, os conhecimentos gerados com projetos de pesquisa em saúde rapidamente atingirão estes profissionais. Por sua vez, a consultoria à distância, na área de saúde possibilitaria a troca constante de experiências para o benefício da população. Embora interação à distância (incluindo vídeo e voz) já comece a se fazer presente na sociedade, existem ainda vários desafios tecnológicos a serem transpostos, em especial devido à diversidade das capacidades dos canais de rede que interligam instituições no Brasil. Em paralelo, o uso de tecnologias sem-fio, conforme já foi destacado na Seção 2.3.6, vem se tornando uma alternativa atraente para atingir pontos que ainda não tenham conectividade com a Internet (postos de saúde do interior, por exemplo). 68

69 Servidores multimídia poderão ser usados para cursos previamente armazenados. Estes servidores poderiam armazenar vídeos de uma aula em conjunto com transparências e imagens médicas previamente digitalizadas. O acervo poderia estar disponível para educação de alunos e profissionais dos centros envolvidos. Para atender alcançadas: estes objetivos, as seguintes metas serão 1.Aprimoramento, e teste das ferramentas de vídeo conferência freemeeting, whiteboard distribuído TGWB e servidor multimídia RIO, talhando-as para aplicações de saúde contempladas neste projeto, de forma a: adaptar-se às diferentes velocidades dos canais de comunicação, para atender aos serviços demandados da área de saúde; fazer uso de tecnologias de comunicação sem-fio (wireless), para atender a centros de saúde e profissionais de campo sem acesso à Internet. Este item específico tem relação com a parte do projeto referente ao suporte remoto para atendimento médico emergencial, descrito na Seção Desenvolvimento de novas técnicas de distribuição multimídia e compartilhamento de canais de comunicação através de servidores multimídia para as aplicações de consultoria e treinamento de pessoal de saúde à distância. 2.Aperfeiçoamento do servidor multimídia RIO para aplicação em capacitação de equipes médicas. O aperfeiçoamento incluirá o uso de imagens médicas com vídeos previamente armazenados de aulas. 3.Realizar experiências de provisão de consultoria à distância para profissionais de atenção básica de saúde nos municípios interessados no uso desta tecnologia. Esta meta também se relaciona à proposta descrita na Seção Ciberambientes de Computação Distribuida de Alto Desempenho para Aplicações de Simulação Médica Introdução: Como já mencionado, o uso da informatica em saúde vem sendo influenciada por tecnologias computacionais emergentes envolvendo novos paradigmas. Nesta seção propomos o desenvolvimento de Ciberambientes de Computação Distribuída de Alto Desempenho em Grid (ou Grade) de Computadores de maneira a atender os diversos Sistemas de Simulações Médicas enfocados neste projeto em seções anteriores como por exemplo, hemodinâmica do sistema cardiovascular (seção 2.3.1), reconstruções crânio-faciais (seção 2.3.2) e na filtragem, segmentação e reconstrução de imagens (seção 2.3.3). 69

70 No exterior identificamos iniciativas no tema de Grades de Computadores aplicados à medicina e identificamos algumas das iniciativas a seguir: o programa de e-science no Reino Unido ( demonstrando as possibilidades de tecnologias de grade suportando reuniões multidisciplinares para por exemplo a revisão de diagnósticos e de tratamento recomendado, o projeto GEMSS (Grid Enabled Medical Simulation Services ( para o desenvolvimento de serviços de grade em aplicações de simulações na área médica, contemplando simulações de cirurgia crânio-facial, simulação de inalação de drogas, simulação do sistema cardiovascular e reconstrução avançada de imagens. Este projeto envolve parceiros na Alemanha, Áustria, Bélgica Irlanda e Reino Unido. O principal objetivo é um sistema de componentes que integra componentes de aplicação, componentes de ferramentas e sistema, portais e componentes de infra-estrutura. o projeto OpenGrid ( na reconstrução avançada de imagens do homem digital. No Brasil, identificamos iniciativas no tema Grades de Computadores com enfoque na infraestrutura, no ambiente computacional, e em diferentes setores de aplicação ( Trabalhando em uma camada de adaptação entre os protocolos usados nas diferentes grades pode-se, de forma transparente, permitir o uso de todos os recursos disponíveis sem precisar alterar o sistema de grade instalado, permitindo que cada organização use o que lhe for mais adequado. De forma objetiva podemos apresentar um Sistema de Simulações Médicas na Figura Nesta figura temos uma visão geral do sistema proposto: o portal do sistema servindo de interface com o ambiente de grade e os usuários. Através deste portal o usuário escolhe o simulador medico que desejam utilizar e, como resposta, o ambiente permitira a escolha dos diversos aplicativos disponíveis para esse aplicativo (por exemplo aplicativos de pré e pós processamento, segmentação de imagens médicas, visualização, etc.). Por sua vez, cada aplicativo se relaciona com um middleware (ou camada intermediária de software) da Grade computacional o qual é responsável pela alocação de recursos computacionais específicos (computadores), distribuição da execução da aplicação em questão e posteriormente coleta dos resultados para um pós-processamento para o usuário. Ao ambiente computacional composto de diferentes computadores ou conjuntos deles, interligados por redes e utilizados de forma coordenada como a proposta é denominada grade de computadores ou ciberambiente. 70

71 Figura 2.24 Estrutura simplificada do sistema proposto de simulações médicas. Justificativa: Em comum, quase todas as aplicações apresentadas nas Seções necessitam de um alto poder computacional e de flexibilidade e rapidez na transmissão de informações, além de grande capacidade de armazenamento de dados. A utilização de ciberambientes como uma grade de computadores oferece uma capacidade de processamento e de armazenamento em larga escala, através da exploração da capacidade computacional que uma rede de computadores autônomos dispõe. A computação em grade vem sendo utilizada para implementação de aplicações que exigem a realização de cálculos complexos e que admitem fracionamentos como, por exemplo: simulações, processamento de imagens médicas, biologia computacional, busca intensiva de informações, etc. O seu principal atrativo é a possibilidade de alocar a uma aplicação uma extensa quantidade de recursos por um custo menor do que as alternativas tradicionais. Além de explorar a capacidade computacional eventualmente ocioso, a computação em grade permite a virtualização de recursos computacionais e de processamento de dados, utilização de banda de rede e capacidade de armazenamento de dados para criar uma única imagem de sistema. Isto possibilita aos usuários o acesso transparente a 71

72 aplicações e a uma grande quantidade de recursos heterogêneos e distribuídos. No que diz respeito à integração de dispositivos móveis às grades de computadores, um primeiro passo é a melhor forma dos dispositivos móveis interagirem com uma grade utilizando os recursos oferecidos por esta, com o objetivo de complementar, as limitações inerentes aos dispositivos móveis como: desempenho de processador, capacidade de memória, capacidade de armazenamento e capacidade de comunicação. Inúmeros problemas estão presentes nessa integração, muitos dos quais serão abordados no presente projeto. Outras limitações instabilidades de enlace de dados, interoperabilidade e segurança também serão tratados pelos membros da equipe do presente projeto. A utilização de unidade sem-fio amplia imensamente o horizonte de unidades que podem estar envolvidas indo desde medidas através de sensores até a monitoração de resultados através de computadores portáteis de bolso. Neste caso, tanto as redes fixas quanto as redes móveis necessitam de técnicas de comunicação e gerenciamento específicas que atendam aos requisitos dessa arquitetura, atentando-se para algumas limitações típicas aos dispositivos móveis, como desempenho de CPU, armazenamento secundário, economia de energia e largura de banda disponível. Como grande cenário exemplo (preisto neste projeto) descrevemos a aplicação de técnicas de processamento de imagens para segmentação de tomografias permitindo diagnósticos mais precisos assim como planejamento terapêutico. O resultado do processamento destas imagens pode ser usado como ponto de partida para a simulação numérica de fenômenos relacionados ao fluxo sangüíneo no interior das artérias, o que permitirá a curto-médio prazo o planejamento mais eficiente de procedimentos cirúrgicos. Estas simulações necessitam de recursos de computação de alto desempenho para que se obtenha o resultado em tempo hábil. Uma vez gerados os resultados numéricos com campos de velocidade e pressão, é em geral necessário utilizar técnicas de computação gráfica para realçar os fenômenos e estruturas de interesse nos campos obtidos. Objetivos e Metas Implementar e disponibilizar um Sistema de Simulações Médicas para aplicações como as previstas neste projeto (Seções ) conforme mostrado na Figura 2.24 seria um primeiro objetivo geral desta parte do projeto. Em comum, quase todas essas aplicações necessitam de um alto poder computacional e de segurança, flexibilidade e rapidez na transmissão de informações, além de grande capacidade de armazenamento de dados. Na Figura 2.25 temos uma representação da ciberinfrastrutura de rede disponível a nível nacional através do projeto IPE da RNP, interligando diversos parceiros do projeto das diferentes regiões do pais e em particular interligando o Sistema Nacional de 72

73 Processamento de Alto Desempenho SINAPAD que o Laboratório Nacional de Computação Científicado Ministério de Ciência e Tegnologia LNCC/MCT administra e que estará a disposição do presente projeto. Estabelecer uma grade de computadores tendo como membros as instituições participantes, conectadas através da Rede apresentada na Figura 2.25, e desenvolver sobre este ambiente, serviços de simulação médica e de a apoio, de forma a oferecer transparência e eficiência no uso dos recursos distribuídos para Simulações Médicas seria um segundo objetivo geral desta parte do projeto. O desenvolvimento de um sistema distribuído que contemple convenientemente as necessidades em medicina, como as descritas no presente projeto, implica em encontrar soluções adequadas para questões como segurança do sistema, gerenciamento de recursos, serviços de informação com o estado de cada componente do sistema, gerenciamento de dados, e outros. Figura 2.25 Ciberinfrastrutura de rede a nível nacional disponibilizada para o projeto através do SINAPAD administrado pelo LNCC/MCT. De uma forma genérica, para processamento em larga escala, pode-se pensar em recursos computacionais compostos por nós de processamento oriundos de recursos dedicados e/ou de recursos disponibilizadas de forma oportunista por seus proprietários durante 73