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Nueva herramienta de cuantificación y segmentación automática del tejido adiposo epicárdico mediante imágenes de TC cardíaca usando Deep learning y estratificación del riesgo cardiovascular

EPIQUANT PROJECT

Objetivo principal

Desarrollo de una herramienta de cuantificación y segmentación automática del tejido adiposo epicárdico, así como el reconocimiento de las regiones de interés de este haciendo uso de técnicas de inteligencia artificial (deep learning) mediante el análisis de imágenes de tomografía computarizada cardiaca.

Objetivos complementarios

Ayuda al procesado y mejora en la práctica clínica de estudios cardiólogos, con una reducción de la carga del trabajo y el tiempo de segmentación y cuantificación de los especialistas.
Estudio de la factibilidad de desarrollar un nuevo biomarcador como factor de riesgo de enfermedades cardiovasculares en base a la cuantificación del volumen de grasa epicárdica mediante análisis estadístico y la correlación de los diferentes factores de riesgos y parámetros clínicos extraídos de la base de datos.
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Innovaciones tecnológicas

Aplicación en el ámbito clínico y de investigación, ya que como sabemos el tejido adiposo epicárdico está enormemente correlacionado con el riesgo de futuras enfermedades cardíacas como la enfermedad coronaria crónica, el síndrome metabólico, la diabetes mellitus o cambios en la morfología cardiaca.

Segmentación de la grasa epicárdica y una posterior cuantificación de esta de forma automática haciendo uso de método de análisis de imagen basados en Deep learning, aportando un mayor número de parámetros en relación con la misma, como son el espesor, la distribución o el volumen, desarrollando así una herramienta de apoyo a los clínicos que minimice al máximo la intervención del usuario eliminando, a su vez, la variabilidad inter-observador introducida en las etapas de anotación y segmentación manual.

Herramienta diagnóstica efectiva para los especialistas clínicos que manejan pacientes con enfermedad cardiovasculares. Permite la caracterización segura y no invasiva del tejido adiposo en todo el miocardio con una elevada reducción en los tiempos de procesamiento y análisis de las imágenes de tomografía computarizada cardiaca sin contraste, y un alto grado de sensibilidad y reproducibilidad.
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Socios

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Resultados

Una herramienta de cuantificación y segmentación automática del tejido adiposo epicárdico a partir de imágenes de tomografía computarizada cardiaca. Este producto se encontrará integrado dentro del flujo de trabajo de los especialistas, partiendo de la integración con el sistema PACS de donde recogerá las imágenes de tomografía computarizada cardiaca automáticamente para llevar a cabo la cuantificación de la grasa epicárdica y generar, con ayuda de la plataforma propia, AsciresLab, un informe estructurado de los biomarcadores extraídos del análisis del tejido adiposo.
Además, dado el elevado volumen de imágenes de tomografía computarizada disponibles, tanto a nivel prospectivo como retrospectivo, se obtendrán diferentes curvas de normalidad en función del género, peso, altura, etc. Con las que aportar una mayor información a los especialistas del riesgo cardiovascular que supone el volumen, espesor y distribución del tejido adiposo epicárdico sobre los pacientes estudiados.
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Financiación

Este proyecto está apoyado por la Agencia Valenciana de Innovación a través del programa Consolidación de la cadena de valor empresarial de 2022 con número de Expediente INNCAD/2022/67. Actuación susceptible de ser cofinanciada por la Unión Europea.

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