Estimación del esfuerzo miocárdico a partir del procesado de imágenes médicas

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.