Desenvolvimento de métodos de análise de imagens para avaliação da viabilidade miocárdica, contratilidade ventricular, inervação autonômica e disfunção microvascular na Cardiomiopatia Chagásica Crônica

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Barizon, Gustavo Canavaci
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de textura; Automatic segmentation; Chagas disease; Contorno ativo geodésico; Corregistro não-rígido; Doença de Chagas; Geodesic active contour; Non-rigid registration; Segmentação automática; Texture analysis
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-09012020-214924/

A doença de Chagas possui uma importante relevância clínica, sendo uma das principais causas de mortalidade e morbidade na América Latina. As relações entre as lesões teciduais do miocárdio, os defeitos na inervação autonômica, distúrbios microvasculares e contratilidade ventricular na doença de Chagas são pouco conhecidas. Apesar de existirem muitos métodos de avaliações quantitativas singulares das funções cardíacas, ainda não existem métodos de análises integradas, os quais podem responder questões não atendidas por métodos singulares. Este trabalho descreve o desenvolvimento e aplicação de métodos de segmentação automática, corregistro e análise de imagens capazes de prover uma análise integrada das lesões teciduais e defeitos de contratilidade ventricular através do imageamento de ressonância magnética cardíaca (RMC) de 60 pacientes, e relacionadas com a perfusão miocárdica e inervação autonômica, disponíveis através da tomografia de emissão de fótons (SPECT) de 13 pacientes. O método proposto é baseado na segmentação automática do miocárdio e corregistro não rígido por B-Spline entre imagens de RMC e imagens SPECT usando 99mTc-MIBI e 123I-MIBG. O conjunto de métodos de segmentação automática do miocárdio consiste em três etapas: detecção dos contornos; definição automática de sementes; e segmentação por Contorno Ativo Geodésico. Os defeitos de contratilidade ventricular foram obtidos por meio da técnica de corregistro não rígido Demons. A identificação de lesões miocárdicas foi obtida por meio de técnicas de limiarização, agrupamento por KMeans e por maximização da entropia de Tsallis. As aplicações de técnicas de aprendizado de máquina em imagens de RMC apresentaram excelentes valores de acurácia referentes às classificações dos padrões de fibrose a partir de atributos obtidos por meio das técnicas de box-counting diferencial, entropia amostral e de atributos extraídos do Radiomics. Os resultados de quantificação indicam forte concordância anatômica entre a presença de fibrose, denervação, distúrbios microvasculares e defeitos de contratilidade ventricular, sugerindo que essas anormalidades possam estar correlacionadas. Assim, a ferramenta desenvolvida fornece uma análise integrada de informações relacionadas com a caracterização tecidual e quantificação de lesões, permitindo uma melhor compreensão da relação entre o dano ao tecido do miocárdio, os defeitos de contratilidade ventricular, distúrbios microvasculares e da denervação autonômica causadas durante a cardiomiopatia chagásica crônica.