A Organização Mundial da Saúde (OMS) estimou que, no ano 2030, podem-se esperar 27 milhões de casos e 12,6 milhões de mortes por câncer, sendo 2,4 milhões (19,0%) por câncer de traqueia, brônquios e pulmão (WHO. World Health Organization. 2014). De acordo com dados do Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva (INCA), no fim do século XX, o câncer de pulmão se tornou uma das principais causas de morte evitáveis, já que está muito associado ao tabagismo, com diagnóstico geralmente em estágios avançados. Com isso, permanece como uma doença altamente letal, apresentando uma razão mortalidade/incidência (M/1) de, aproximadamente, 90%. Recente estudo demonstrou uma razão de mortalidade/incidência de, aproximadamente, 0,95 em homens e 0,86 em mulheres (WHO. World Health Organization. 2014).  

O tratamento do câncer de pulmão nos estágios | e Il, quando o tumor ainda se encontra localizado sem disseminação, é cirúrgico. A ressecção pulmonar (RP) é o tratamento de escolha para o carcinoma broncogênico em estágio precoce, sendo considerado o tratamento mais eficaz para o CP.  

Neste cenário, o auxílio ao diagnóstico computacional mostra-se importante tanto do ponto de vista clínico quanto em pesquisa. Dentre os fatores que contribuem para isto, pode-se citar o aumento da precisão do diagnóstico do médico especialista à medida que aumenta o número de informações sobre o estado do paciente. Deste modo, certas doenças podem ser detectadas precocemente, inclusive salvando vidas. Além disto, algumas técnicas desenvolvidas permitem que o quadro clínico evolutivo da doença seja devidamente acompanhado pelo médico especialista. Por fim, o auxílio ao diagnóstico computacional pode contribuir no processo de planejamento e execução do procedimento cirúrgico, melhorando a segurança e o resultado final do processo.  

No contexto de auxílio ao diagnóstico computacional é comum a utilização de técnicas de processamento digital de imagens médicas, dentre as quais está inserida a segmentação. A segmentação de imagens é uma técnica utilizada para diferenciar ou gerar um grupo de imagens. Atualmente, muitas técnicas estão disponíveis para segmentação, caracterizadas como: técnica de limiar básico e técnicas avançadas de segmentação de imagens. As técnicas de segmentação dependem dos diferentes recursos presentes na imagem.  

Para tornar o processo de segmentação dos pulmões e lóbulos automático e independente do usuário, é proposta nesta invenção um método de inicialização automático para o 3D GrowCut (autômato celular – algoritmo que opera grades de elementos numéricos, ou pixels e voxels, no contexto de processamento de imagens digitais) para segmentação de pulmões e lóbulos pulmonares.  

A invenção proposta possui como objetivo identificar pontos internos ao pulmão, a partir de três inicializações radiais em cada pulmão, possibilitando assim a definição de pontos no ápice, no hilo e na base.