Aplicação da técnica de análise de textura em imagens por ressonância magnética como uma nova ferramenta para o estudo de alteração condilar e músculo pterigoideo lateral em indivíduos com disfunção temporomandibular

Publication year: 2021
Theses and dissertations in Portugués presented to the Universidade Estadual Paulista. Instituto de Ciência e Tecnologia, São José dos Campos to obtain the academic title of Doutor. Leader: Lopes, Sérgio Lucio Pereira de Castro

Analise de textura (AT) é um método de processamento de imagens utilizado para potencializar a capacidade de diagnóstico. Desta forma este estudo teve por objetivo caracterizar os parâmetros de AT da medular do côndilo e músculo pterigóideo lateral (ventre superior) em imagens de Ressonância Magnética (RM) com o intuito de identificar possíveis alterações de indivíduos que apresentam disfunção temporomandibular (DTM), em comparação aos resultados obtidos com um grupo controle. Foram selecionados 40 exames de RM das articulações temporomandibulares de arquivo, sendo 20 exames de pacientes sem alteração na articulação temporomandibular (ATM) (grupo controle) e 20 exames de indivíduos diagnosticados com disfunção tempormandibular (grupo DTM). Todos os exames de RM foram adquiridos com o mesmo protocolo, utilizando uma bobina de superfícies bilateral de 8,0 cm de diâmetro, com imagens parassagitais látero-mediais, ponderadas em T2 e Densidade Protônica (DP), em boca fechada e máxima abertura bucal. Para a AT utilizou-se o software MaZda 4.20 (Institute of Electronics, Technical Universityof Lodz, Polônia), determinou-se a região de interesse (ROIs), sendo a mesma para todas as imagens e então foram calculados os parâmetros de textura, por meio da matriz de co-ocorrência (MCO). Os resultados foram tabulados e submetidos ao teste de Mann-Whitney. Pode-se verificar o parâmetro de Correlação (C) e o Momento da Diferença Inversa (MDI), apresentou diferença estatisticamente significante, entre os grupos analisados C x DTM verificados nas imagens ponderadas em DP, para a região da medular condilar e músculo pterigoideo lateral, respectivamente. Para as imagens analisadas em T2 nos grupos estudados, não apresentaram parâmetros que fossem estatisticamente significantes. Concluiu-se que a analise de textura é um método que potencialmente pode fornecer informações para melhorar o diagnóstico e precisão na classificação da DTM.
Texture analysis (TA) is an image processing method used to enhance the diagnostic capacity. Thus, this study aimed to characterize the TA parameters of the medullary cortex of the condyle and lateral pterygoid muscle (upper belly) in Magnetic Resonance Images(MRI) in order to identify possible changes in the temporomandibular joints (TMJ) of individuals who have temporomandibular disorder (TMD), compared to the results obtained with a control group. Forty MRI exams of the TMJ files were selected, 20 of which were patients with no TMJ alteration (control group) and 20 exams of individuals diagnosed with tempormandibular dysfunction (TMD group). All MRI exams were acquired using the same protocol, using a bilateral coil of 8.0 cm in diameter, with lateral-medial parasagital images, weighted in T2 and Protonic Density (PD), in closed mouth and maximum mouth opening. For TA, the MaZda 4.20 software (Institute of Electronics, Technical Universityof Lodz, Poland) was used, the region of interest (ROI) was determined, being the same for all images and then the texture parameters were calculated, by through the co-occurrence matrix (COM). The results were tabulated and submitted to the Mann-Whitney test. The Correlation parameter (C) and the Inverse Moment of Difference (IMD) showed a statistically significant difference between the analyzed groups C x TMD, verified in the DP-weighted images, for the condylar medullary region and lateral pterygoid muscle, respectively. For the images analyzed in T2 in the studied groups, they did not present parameters that were statistically significant. It was concluded that texture analysis is a method that can potentially provide prognostic information to improve diagnostic accuracy in TMD classification.

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