ABSTRACT
JUSTIFICATIVA E OBJETIVO: A obesidade é um dos maiores e principais fatores de risco para doenças cardiovasculares. A gordura epicárdica é encontrada em torno das artérias coronárias e do miocárdio. O objetivo deste trabalho foi apresentar um protótipo de software capaz de quantificar a gordura em imagens de tomografia computadorizada. Foram encontrados estudos sobre o assunto, porém todos necessitam da interação do usuário. Os resultados foram avaliados positivamente por um cardiologista, que, hoje, delimita manualmente essa membrana. A gordura localizada em torno do coração contribui diretamente para a obstrução das artérias. MÉTODOS: Estudo retrospectivo, no qual os pacientes receberam aproximadamente 20mg de metoprolol endovenoso, para controle da frequência cardíaca (faixa de 70bpm), e 5mg de dinitrato de isossorbida sublingual, para dilatação e melhor visualização das artérias coronárias. As mesmas imagens foram submetidas a três operadores, sendo um deles cardiologista, para que detectassem, de forma manual, a gordura nas imagens. O comparativo entre o sistema manual e automático foi realizado usando o RUMA, para identificar a validade do experimento automático. RESULTADO: O protótipo obteve um percentual médio de 91% de acerto das imagens analisadas. Esse percentual correspondeu à área de gordura encontrada de maneira automática em comparação àquela encontrada por intermédio do processo manual. CONCLUSÃO: As reais possibilidades de automatização de processos maçantes na área médica reforçam os resultados positivos obtidos por este trabalho. O sistema deve garantir ao cardiologista ou operador um tempo mais longo, a ser utilizado em trabalhos que exijam análise e delineamento do problema...
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Obesity is one of the highest and major risk factors among those for cardiovascular diseases. The epicardial fat remains around the coronary arteries and myocardium. The objective of this work was to develope a prototype to quantify the epicardial fat in tomography images. We have found studies that address the topic, but in all of them the user interaction is necessary. The results were evaluated by a cardiologist with extensive experience. The fat localized around the heart directly contributes to bad prognosis. The aim of this study was to develop a prototype for the automatic detection of epicardial fat in computed tomography images. METHODS: Retrospective study, in which patients received around 20mg of intravenous metoprolol, for heart rate control (70bpm), and 5mg sublingual isosorbide dinitrate, to dilation and better visualization of the coronary arteries. These images were processed by one cardiologist and by two lay operators, to detect the fat manually. The RUMA method was used to validate the automatic process. RESULTS: The prototype achieved an average percentage of 91% correct images analyzed. This percentage corresponded to the area of fat found in an automatic way compared to that found by manual process. CONCLUSION: The real possibilities of automation of tiresome processes in the medical reinforce the positive results obtained in this work. This system must ensure a greater portion of time, that can be used in analysis that require a more critical thinking...