Estimación del esfuerzo miocárdico a partir del procesado de imágenes médicas
2020
Las enfermedades cardiovasculares representan el 31% de las muertes anuales en todo el
mundo. La deteccion temprana de disfunciones ventriculares, a traves del estudio de la
funcion miocardica, es de vital importancia para la calidad de vida de aquellas personas
que padecen de enfermedades cardiovasculares. La funcion miocardica puede estudiarse
a traves de diversos parametros. Entre ellos, el esfuerzo y la tasa de deformacion del
miocardio son los objetos de estudio de este trabajo.
Se diseno, desarrollo, implemento y valido una herramienta denominada CardIAc
Strain Analysis, que permite cuanticar el esfuerzo miocardico y la tasa de deformaci
on en imagenes MR-C de eje corto, utilizando tecnicas de Feature Tracking. Dicha
aplicacion se desarrollo bajo una licencia de codigo abierto, utilizando el framework
3D Slicer. Ademas, se realizo la integracion de la misma con una herramienta de segmentaci
on semantica (CardIAc AI Segmentation) que funciona a traves de inteligencia
articial.
Los resultados obtenidos muestran que la tecnica propuesta permite estimar de
forma adecuada el movimiento de los puntos materiales del ventriculo izquierdo, con
un error cuya mediana es de 3.66 mm para la base de datos de quince estudios en
voluntarios sanos cMAC-STACOM, y un error cuya mediana es de 2.98 mm en una
base de datos sintetica simulada a partir de la anterior. Se analizaron las curvas de
esfuerzo medidas y los valores obtenidos para el esfuerzo circunferencial y longitudinal
se corresponden con los indicados en la bibliografia y con otros grupos de investigacion.
Se obtuvo, en la base de datos sintetica, un error medio de 4.07 %, 5.76% y 8.19%
para el esfuerzo circunferencial, radial y longitudinal respectivamente. Los resultados
cualitativos y cuantitativos muestran que CardIAc presenta un alto potencial para
computar el esfuerzo miocardico y la tasa de deformacion en imagenes MR-C SAX,
especialmente para el esfuerzo longitudinal y circunferencial.
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