Revista de trastornos sanguíneos y transfusiones

Abstracto

Evaluación y detección del crecimiento de aneurismas asistida por computadora (AGED): comparación con el seguimiento clínico de aneurismas

Aichi Chien*, Ziga Spiclin, Ziga Bizjak, Kambiz Nael

Antecedentes: Dado que los aneurismas intracraneales (AI) en crecimiento tienen más probabilidades de romperse, la detección del crecimiento es una parte importante del seguimiento de los aneurismas intracraneales no rotos. Estudios recientes han demostrado de manera consistente que la detección del crecimiento de los aneurismas intracraneales puede ser un desafío, especialmente en aneurismas más pequeños. En este estudio, presentamos un método computacional automatizado para ayudar en la detección del crecimiento de los aneurismas.

Métodos: Se desarrolló un programa de análisis, Aneurysm Growth Evaluation and Detection (AGED), basado en imágenes de aneurisma aórtico interno. Para verificar que el programa puede detectar satisfactoriamente el crecimiento clínico del aneurisma aórtico, realizamos este estudio comparativo utilizando determinaciones clínicas del crecimiento durante el seguimiento de aneurisma aórtico interno como estándar de oro. Se revisaron pacientes con aneurisma aórtico interno sacular no roto seguido de angio-TC cerebral diagnóstica para monitorear la progresión de aneurisma aórtico interno. Se analizaron 48 series de imágenes de aneurisma aórtico interno de 20 arterias coronarias internas seguidas longitudinalmente utilizando AGED y se calculó un conjunto de características morfológicas de aneurisma aórtico interno. Se realizaron pruebas estadísticas no paramétricas y análisis ROC para evaluar el desempeño de cada característica para la detección del crecimiento.

Resultados: El conjunto de características morfológicas calculadas automáticamente demostró resultados comparables a la evaluación manual estándar del crecimiento de la IA en la clínica. Específicamente, el HMAX calculado automáticamente fue superior (AUC=0,958) para distinguir la IA en crecimiento de la estable, seguida de la V y la SA (AUC=0,927 y 0,917, respectivamente).

Conclusión: Nuestros hallazgos respaldan los métodos automáticos de detección del crecimiento de la aurícula izquierda a partir de estudios de imágenes secuenciales como un complemento útil a la evaluación clínica estándar. La detección del crecimiento generada por AGED es prometedora para la caracterización y detección del crecimiento de la aurícula izquierda con potencial para disminuir la variabilidad asociada con las mediciones manuales.