Diseño y desarrollo de una herramienta software para la cuantificación de la grasa epicárdica en imágenes de resonancia magnética y estudio de su impacto en pacientes con infarto agudo de miocardio

Abstract

[ES] Motivación: Existe cierta controversia acerca del efecto del tejido graso epicárdico (TAE) en la evolución de los pacientes de infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST (IAMEST). Para poder alcanzar un consenso al respecto es necesario realizar un estudio en mayor profundidad y por ello, surge también la necesidad de una herramienta que permita una cuantificación precisa del TAE.

Objetivo: Desarrollo de una herramienta software que permita la cuantificación del TAE y su utilización para estudiar la hipótesis de que un mayor volumen de TAE de lugar a un mayor daño estructural determinado por la extensión del infarto evaluado mediante resonancia magnética cardiaca (RMC).

Métodos: La herramienta software fue diseñada e implementada utilizando el módulo App Designer de Matlab, y se utilizó sobre imágenes de CINE de RMC sobre un total de 70 estudios de pacientes con IAMEST anterior. Los datos obtenidos con esta herramienta, correspondientes al volumen de TAE, fueron incluidos en una base de datos junto a una serie de variables clínicas y de RMC para su posterior análisis estadístico.

Resultados: La herramienta desarrollada demostró una gran capacidad para cuantificar el TAE, permitiendo una segmentación sencilla de las imágenes y un funcionamiento intuitivo. En el análisis estadístico se observó una clara asociación entre el volumen de TAE del paciente y el tamaño de infarto tras un IAMEST (p-valor = 0.001), con una media de un 12% más de tejido infartado en aquellos pacientes con TAE extenso. De hecho, el volumen de TAE resultó ser un predictor independiente de la extensión del infarto (p-valor = 0.035), y por lo tanto, un predictor del daño estructural sufrido.

Conclusiones: Un mayor volumen de TAE está directamente relacionado con un mayor daño estructural tras un IAMEST determinado por la extensión del infarto.

[EN] Motivation: There is some controversy regarding the effect of epicardial adipose tissue (EAT) on the outcome of patients with ST-elevation myocardial infarction (STEMI). To reach a consensus on this matter, it is necessary to conduct a more in-depth study, which also highlights the need for a tool that allows for accurate quantification of EAT. Objective: Development of a software tool that enables the quantification of EAT and its utilization to investigate the hypothesis that a larger volume of EAT leads to greater structural damage determined by the extent of the infarct, evaluated through cardiac magnetic resonance imaging (MRI).

Methods: The software tool was designed and implemented using the App Designer module of MATLAB. Then, it was applied to CINE MRI images from a total of 70 patients with previous STEMI. The data obtained using this tool, corresponding to the volume of EAT, will be included in a database along with a set of clinical and MRI variables for subsequent statistical analysis.

Results: The developed tool demonstrated a high capacity for quantifying EAT, allowing for easy image segmentation and intuitive operation. The statistical analysis revealed a clear association between the patient's volume of EAT and the size of the infarct following a STEMI (p-value = 0.001), with an average of 12% more infarcted tissue in patients with extensive EAT. In fact, the volume of EAT proved to be an independent predictor of the extent of the infarct (p-value = 0.035), and therefore, a predictor of the suffered structural damage.

Conclusions: A larger volume of EAT is directly related to greater structural damage following a STEMI, as determined by the extent of the infarct.

[CAT] Motivació: Hi ha certa controvèrsia sobre l'efecte del teixit gras epicàrdic (TAE) en l'evolució dels pacients d'infart agut de miocardi amb elevació del segment ST (IAMEST). Per a poder arribar a un consens al respecte és necessari realitzar un estudi en major profunditat i, per això, sorgeix també la necessitat d'una eina que permeti una quantificació precisa del TAE. Objectiu: Desenvolupament d'una eina de programari que permeti la quantificació del TAE i la seva utilització per a estudiar la hipòtesi que un major volum de TAE doni lloc a un major dany estructural determinat per l'extensió de l'infart, avaluat mitjançant ressonància magnètica cardíaca (RMC). Mètodes: L'eina de programació ha sigut dissenyada i implementada utilitzant el mòdul App Designer de Matlab, i es va utilitzar en imatges de CINE de RMC en un total de 70 estudis de pacients amb IAMEST anterior. Les dades obtingudes amb aquesta eina, corresponents al volum de TAE, van ser incloses en una base de dades juntament amb una sèrie de variables clíniques i de RMC per al seu posterior anàlisi estadístic. Resultats: L'eina desenvolupada va demostrar una gran capacitat per a quantificar el TAE, permetent una segmentació senzilla de les imatges i un funcionament intuïtiu. En l'anàlisi estadístic es va observar una clara associació entre el volum de TAE del pacient i la mida de l'infart després d'un IAMEST (valor de p = 0.001), amb una mitjana d'un 12% més de teixit infartat en aquells pacients amb TAE extens. De fet, el volum de TAE va resultar ser un predictor independent de l'extensió de l'infart (valor de p = 0.035) i, per tant, un predictor del dany estructural patit.