Generación de poblaciones virtuales de anatomías auriculares sintéticas

[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más prevalente, afectando al 2% de la población general, desencadenando notables implicaciones tanto en el ámbito sanitario como en el económico. A pesar de su marcada incidencia, los mecanismos subyacentes que provocan esta condición aún no...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vallés García, Francisco Ignacio
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:catalán
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/212033
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/212033
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Fibrilación auricular
Anatomía auricular
Análisis anatómico.
Atrial fibrillation
Auricular anatomy
Anatomical analysis.
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica-Màster Universitari en Enginyeria Biomèdica
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Aunque se han registrado avances en las terapias farmacológicas y la ablación con catéter, las limitaciones persisten, evidenciadas por tasas de éxito variables y demoras sustanciales en la identificación de la opción farmacológica óptima [Hindricks et al. 2020]. La ablación con catéter en las venas pulmonares, si bien eficaz para pacientes sintomáticos, a menudo requiere intervenciones adicionales. La toma de decisiones relacionada con la ablación sigue siendo subjetiva, con retrasos frecuentes, especialmente para mujeres y minorías, a pesar de la presentación de síntomas más graves [Fuster et al. 2006, Cochet et al. 2014]. Sin embargo, como afecta la ablación a cada paciente depende, entre otros factores, de la anatomía propia de la aurícula, siendo en general aurículas más grandes menos propensas a un resultado exitoso de la ablación. Además, existen métodos computacionales que permiten estudiar el posible efecto de terapias en aurículas concretas mediante simulaciones que reproducen el comportamiento electrofisiológico de dicha anatomía. El presente trabajo de fin de máster tiene como objetivo principal el desarrollo de un conjunto de datos sintético que refleje la diversidad anatómica de la aurícula izquierda en la población en riesgo de padecer fibrilación auricular, o que esta pueda recurrir tras la realización de ablaciones, ambos casos con una dependencia directa de la forma anatómica de la aurícula (Bieging et al., 2018) (Cates et al., 2014). Este conjunto de datos no solo busca representar la variabilidad natural de la anatomía auricular, sino que también se propone como una herramienta fundamental para el entrenamiento de algoritmos de diagnóstico, la optimización de dispositivos médicos y la simulación de procedimientos quirúrgicos. La primera parte del estudio se centra en la identificación y medición de marcadores anatómicos clave que caracterizan a la población en riesgo, tales como el volumen y el diámetro de la aurícula izquierda. Para ello, se emplearán capturas volumétricas de aurículas izquierda tomadas mediante resonancia magnética, uniéndolas para generar una reconstrucción tridimensional, y así poder realizar el cálculo preciso del volumen de la cavidad interna de la aurícula utilizando programas de específicos de análisis de imagen médica, o haciendo un cálculo integral del modelo por código en Python o Matlab. Posteriormente, a través de programas de análisis y generación de anatomías, como ShapeWorks, se aplicará un análisis de componentes principales sobre un modelo estadístico de formas e identificaríamos los modos principales de variación de la PCA, pudiendo llegar a combinar diferentes modos, para capturar las principales variaciones anatómicas que reflejen la diversidad de la población. Todo esto bajo validación contra modelos tridimensionales generados con datos reales para asegurar la representatividad y la precisión, facilitando que la generación de una población virtual incluya tanto las formas promedio como las variaciones y anomalías más comunes y raras.[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent cardiac arrhythmia, affecting 2% of the general population, triggering notable implications in both the health and economic fields. Despite its marked incidence, the underlying mechanisms causing this condition are not yet fully understood, contributing to suboptimal therapeutic outcomes, multiple treatment attempts, and significant health and economic burdens [Tilz et al. 2012]. Although there have been advances in pharmacological therapies and catheter ablation, limitations remain, evidenced by variable success rates and substantial delays in identifying the optimal pharmacological option [Hindricks et al. 2020]. Pulmonary vein catheter ablation, while effective for symptomatic patients, often requires additional interventions. Decision-making related to ablation remains subjective, with frequent delays, especially for women and minorities, despite the presentation of more severe symptoms [Fuster et al. 2006, Cochet et al. 2014]. However, how ablation affects each patient depends, among other factors, on the anatomy of the atrium, with larger atria generally being less likely to have a successful ablation result. In addition, there are computational methods that allow studying the possible effect of therapies on specific atria through simulations that reproduce the electrophysiological behavior of said anatomy. The main objective of this master's thesis is the development of a synthetic data set that reflects the anatomical diversity of the left atrium in the population at risk of suffering from atrial fibrillation, or that may recur after performing ablations, both cases with a direct dependence on the anatomical shape of the atrium (Bieging et al., 2018) (Cates et al., 2014). This dataset not only seeks to represent the natural variability of auricular anatomy, but is also proposed as a fundamental tool for training diagnostic algorithms, optimizing medical devices, and simulating surgical procedures. The first part of the study focuses on the identification and measurement of key anatomical markers that characterize the population at risk, such as the volume and diameter of the left atrium. To do this, volumetric captures of the left atria taken by magnetic resonance will be used, joining them to generate a three-dimensional reconstruction, and thus being able to carry out the precise calculation of the volume of the internal cavity of the atrium using specific medical image analysis programs, or by doing a comprehensive calculation of the model by code in Python or Matlab. Subsequently, through anatomical analysis and generation programs, such as ShapeWorks, a principal component analysis will be applied to a statistical model of shapes and we will identify the main modes of variation of the PCA, being able to combine different modes to capture the main anatomical variations that reflect the diversity of the population. All this under validation against three-dimensional models generated with real data to ensure representativeness and precision, facilitating the generation of a virtual population to include both the average shapes and the most common and rare variations and anomalies.[CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arrítmia cardíaca més prevalent, afectant el 2% de la població general, desencadenant notables implicacions tant en l'àmbit sanitari com en l'econòmic. Malgrat la seua marcada incidència, els mecanismes subjacents que provoquen aquesta condició encara no es comprenen íntegrament, la qual cosa contribuix a resultats terapèutics subòptims, múltiples intents de tractament i càrregues econòmiques i de salut significatives [Tilz et al. 2012]. Encara que s'han registrat avanços en les teràpies farmacològiques i l'ablació amb catèter, les limitacions persistixen, evidenciades per taxes d'èxit variables i demores substancials en la identificació de l'opció farmacològica òptima [Hindricks et al. 2020]. L'ablació amb catèter en les venes pulmonars, si bé eficaç per a pacients simptomàtics, sovint requerix intervencions addicionals. La presa de decisions relacionada amb l'ablació continua sent subjectiva, amb retards freqüents, especialment per a dones i minories, malgrat la presentació de símptomes més greus [Fuster et al. 2006, Cochet et al. 2014]. No obstant això, com afecta l'ablació a cada pacient depén, entre altres factors, de l'anatomia pròpia de l'aurícula, sent en general aurícules més grans menys propenses a un resultat reeixit de l'ablació. A més, existixen mètodes computacionals que permeten estudiar el possible efecte de teràpies en aurícules concretes mitjançant simulacions que reproduixen el comportament electrofisiològic d'aquesta anatomia. El present treball de fi de màster té com a objectiu principal el desenvolupament d'un conjunt de dades sintètic que reflectisca la diversitat anatòmica de l'aurícula esquerra en la població en risc de patir fibril·lació auricular, o que aquesta puga recórrer després de la realització d'ablacions, tots dos casos amb una dependència directa de la forma anatòmica de l'aurícula (Bieging et al., 2018) (Cates et al., 2014). Aquest conjunt de dades no sols busca representar la variabilitat natural de l'anatomia auricular, sinó que també es proposa com una eina fonamental per a l'entrenament d'algorismes de diagnòstic, l'optimització de dispositius mèdics i la simulació de procediments quirúrgics. La primera part de l'estudi se centra en la identificació i mesurament de marcadors anatòmics clau que caracteritzen a la població en risc, com ara el volum i el diàmetre de l'aurícula esquerra. Per a això, s'empraran captures volumètriques d'aurícules esquerra preses mitjançant ressonància magnètica, unint-les per a generar una reconstrucció tridimensional, i així poder realitzar el càlcul precís del volum de la cavitat interna de l'aurícula utilitzant programes d'específics d'anàlisis d'imatge mèdica, o fent un càlcul integral del model per codi en Python o Matlab. Posteriorment, a través de programes d'anàlisis i generació d'anatomies, com ShapeWorks, s'aplicarà una anàlisi de components principals sobre un model estadístic de formes i identificaríem els modes principals de variació de la PCA, podent arribar a combinar diferents modes, per a capturar les principals variacions anatòmiques que reflectisquen la diversitat de la població. Tot això sota validació contra models tridimensionals generats amb dades reals per a assegurar la representativitat i la precisió, facilitant que la generació d'una població virtual incloga tant les formes mitjanes com les variacions i anomalies més comunes i rares.Universitat Politècnica de ValènciaRodrigo Bort, MiguelRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20242024-11-2020242024-09-26master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/212033reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)Cataláncatopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento (by)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/2120332026-06-13T07:49:27Z
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