Desarrollo de una herramienta de segmentación semiautomática y cuantificación de la grasa epicárdica mediante análisis de imagen de Tomografía Computarizada cardíaca

Abstract

[ES] La grasa epicárdica es un depósito de tejido adiposo visceral intrapericárdica contiguo a la superficie del miocardio (delimitado entre el epicardio y el pericardio visceral) de propiedades fisiopatológicas similares a otros depósitos de grasa visceral. Está asociada a factores como la obesidad, la edad, la hipertensión y la diabetes. Estudios recientes han indicado una enorme correlación entre el volumen de tejido adiposo en el pericardio y el riesgo de futuras enfermedades cardíacas. Actualmente, la tomografía computarizada, la resonancia magnética y la ecocardiografía son diferentes técnicas de imágenes capaces de evaluar la grasa epicárdica. La ecocardiografía se ha utilizado ampliamente en la medida de la grasa epicárdica por permitir una adecuada evaluación del espacio pericárdico. Tradicionalmente, la tomografía computarizada y la resonancia magnética han sido utilizadas como métodos de imagen de ayuda a la ecocardiografía, pero debido al aumento de resolución espacial y la posibilidad de evaluación volumétrica su papel es cada vez más importante. El método de adquisición propuesto en este trabajo es la tomografía computarizada cardiaca para la cuantificación del indicador score de calcio. La evaluación de la grasa epicárdica por parte del clínico es una tarea ardua y propensa a una fuerte variabilidad subjetiva. Ante la necesidad de un sistema que permita la segmentación de la grasa epicárdica y una posterior cuantificación de esta, se pretende desarrollar, bajo entorno MATLAB, una herramienta de apoyo a los clínicos que minimice al máximo la intervención del usuario. La segmentación de la grasa epicárdica se basa en un método semiautomático en el que el usuario selecciona diferentes regiones de interés y, mediante interpolación, se generan automáticamente las regiones de interés restantes con el objetivo de obtener una reconstrucción volumétrica y localizada de la grasa epicárdica en el volumen completo del corazón. El objetivo principal de este trabajo es pues el proporcionar una herramienta de ayuda a la decisión clínica con la que segmentar la grasa epicárdica de forma eficaz y reproducible mediante una interfaz amigable, que permitan al clínico reducir el tiempo de diagnóstico proporcionando la cuantificación del volumen de la grasa epicárdica. Para el desarrollo de este Trabajo de Fin de Máster se ha hecho uso de imágenes proporcionadas por la empresa Exploraciones Radiológicas Especiales, S.L. Se ha estudiado 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 el análisis estadístico y la correlación de los diferentes factores de riesgos y parámetros clínicos extraídos de la base de datos. Por último, la herramienta desarrollada se ha comparado con un software de Siemens comercial que permite segmentar de forma automática la grasa epicárdica. Esta comparativa se ha llevado a cabo con métricas de evaluación de la segmentación y coeficientes de correlación para evaluar la cuantificación.

[EN] Epicardial fat is a deposit of intrapericardial visceral adipose tissue contiguous to the surface of the myocardium (delimited between the epicardium and the visceral pericardium) with pathophysiological properties similar to other visceral fat deposits. It is associated with factors such as obesity, age, hypertension and diabetes. Recent studies have indicated a huge correlation between the volume of adipose tissue in the pericardium and the risk of future heart disease. Currently, computed tomography, magnetic resonance imaging and echocardiography are different imaging techniques capable of evaluating epicardial fat. Echocardiography has been widely used in the measurement of epicardial fat to allow an adequate evaluation of the pericardial space. Traditionally, computed tomography and magnetic resonance imaging have been used as imaging methods to assist echocardiography, but due to increased spatial resolution and the possibility of volumetric evaluation, their role is increasingly important. The acquisition method proposed in this work is cardiac computed tomography for the quantification of the calcium score indicator. The evaluation of epicardial fat by the clinician is a difficult task and prone to strong subjective variability. Given the need for a system that allows epicardial fat segmentation and subsequent quantification of this, it is intended to develop, under a MATLAB environment, a support tool for clinicians that minimizes user intervention. Segmentation of epicardial fat is based on a semi-automatic method in which the user selects different regions of interest and, through interpolation, the remaining regions of interest are automatically generated in order to obtain a volumetric and localized reconstruction of epicardial fat in the full volume of the heart. The main objective of this work is therefore to provide a clinical decision aid tool with which to segment epicardial fat in an efficient and reproducible way through a friendly interface, which allows the clinician to reduce the time of diagnosis by providing quantification of the volume of epicardial fat. For the development of this Master's Thesis, use has been made of images provided by the company Exploraciones Radiológicas Especiales, S.L. The feasibility of developing a new biomarker as a risk factor for cardiovascular diseases has been studied based on the quantification of the volume of epicardial fat through statistical analysis and the correlation of the different risk factors and clinical parameters extracted from the database. Lastly, the developed tool has been compared with commercial Siemens software that enables the automatic segmentation of epicardial fat. This comparison has been carried out with segmentation evaluation metrics and correlation coefficients to evaluate quantification.