ISSN: 0300-8932
SEC 2024 - El Congreso de la Salud Cardiovascular
Bilbao,
24 - 26 de Octubre de 2024
Introducción
Dr. José María de la Torre Hernández
Presidente del Comité Científico del Congreso. Vicepresidente de la SEC
Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado completo de comunicaciones
Índice de autores
6055. Experimental, nuevas tecnologías, inteligencia artificial
Fecha
: 24-10-2024 00:00:00
Tipo
: Pósteres
6055-361. Nuevo algoritmo para la codificación del modelo de rotación ventricular
Alejandro Queipo Rodríguez, Guillermo García Martín, Paula Gramage Sanchís, Alberto Hidalgo Mateos, Ester Galiana Talavera, Juan Geraldo Martínez, Celia Gil Llopis, M. Belén Contreras Tornero, Ricardo Callizo Gallego, Amparo Valls Serral, Ildefonso Roldán Torres y Vicente Mora Llabata
Hospital Universitario Dr. Peset, Valencia, España.
Hospital Universitario Dr. Peset, Valencia, España.
Introducción y objetivos: La mecánica rotacional ventricular es esencial en el mantenimiento de la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI). Sin embargo, la representación gráfica de los modelos de rotación ventricular en los equipos actuales de ecocardiografía no distingue entre el twist y el patrón de rotación rígida. Objetivo: proponemos un algoritmo de codificación que permite identificar el comportamiento rotacional ventricular.
Métodos: El twist del VI se produce por la rotación de base y ápex en direcciones contrarias. Cuando rotan en la misma dirección el twist no existe, modelo rotacional conocido como «rotación rígida»”. Ambos tienen distinta repercusión en la FEVI. La codificación actual da un valor rotacional positivo a la rotación antihoraria y negativo a la rotación horaria, e interpreta erróneamente cualquier modelo rotacional como twist, según la siguiente resta algebraica: Twist o = (Rotación apical o) - (Rotación basal o). Los gradientes rotacionales (GR) de twist y rotación rígida así obtenidos aparecen indistintamente codificados en positivo o negativo, lo que impide su distinción y utilización práctica. Proponemos una codificación en que la rotación horaria o antihoraria solo indica la dirección de la rotación en valores neutros. En presencia de twist, el GR resultante aparecerá con signo positivo por la suma de rotaciones, mientras que en presencia de rotación rígida será negativo por la resta de rotaciones. El algoritmo propuesto es: Si twist: GR o = Rotación menor o + Rotación mayor o. Si rotación rígida: GR o = Rotación menor - Rotación mayor o. Mediante Eco2D speckle tracking validamos la propuesta codificación en pacientes con hipertrofia ventricular izquierda (HVI). Analizamos la relación del GR resultado de esta codificación con la FEVI.
Resultados: El algoritmo aplicado en la codificación propuesta permite distinguir el twist de la rotación rígida (figura A y B). En una serie de 144 p con HVI y disfunción miocárdica (SLG ≤ 17%), el GR resultado del twist o de rotación rígida permitió establecer una buena relación con la FEVI (r = 0,73 p < 0,001). Todos los pacientes con rotación rígida presentaban FEVI ≤ 40%.
A: twist. B: rotación rígida. Codificación actual en columna A (línea blanca) y propuesta en columna B (línea amarilla).
Conclusiones: La codificación propuesta, extensible a cualquier técnica de imagen, permite identificar cualitativamente el tipo de modelo rotacional. El GR así codificado puede ser relacionado cuantitativamente con la FEVI y potencialmente con otras variables clínicas.
Comunicaciones disponibles de "6055. Experimental, nuevas tecnologías, inteligencia artificial"
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1Servicio de Cardiología, Hospital Universitario de Salamanca. Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL). Universidad de Salamanca, Salamanca, España.
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1Investigación Cardiovascular. Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IIS Galicia Sur), Vigo (Pontevedra), España, 2Cardiología. Hospital Álvaro Cunqueiro, Vigo (Pontevedra), España y 3Biosensors, Hechingen (Alemania).
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- Virginia Martín Manzano1, Eduardo Zataraín Nicolás1, Candelas Pérez del Villar2, Esther Pérez David3, José Fernando Rodríguez Palomares4, Marta Sitges Carreño5, Jaime Agüero Ramón-Llin6, Arantxa González Miqueo7, Pablo Martínez-Legazpi8, Ana González Mansilla1, Rafael Bañares Cañizares9, Yolanda Jeréz Gilarranz10, Jeniffer Gutiérrez Gálvez1, Yolanda Benito Vicente1 y Javier Bermejo Thomas1
1Servicio de Cardiología. Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Madrid, España, 2Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de Salamanca, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Salamanca, España, 3Servicio de Cardiología. Hospital Universitario La Paz, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Madrid, España, 4Servicio de Cardiología. Hospital Universitari Vall d'Hebron, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Barcelona, España, 5Servicio de Cardiología. Hospital Clínic, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Barcelona, España, 6Servicio de Cardiología. Hospital Universitario La Fe, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Valencia, España, 7CIMA. Universidad de Navarra, Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Navarra, España, 8Departamento de Física y Matemática de Fluidos. Facultad de Ciencias, UNED. Centro de Investigación Biomédica en Red, Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Madrid, España, 9Servicio de Digestivo. Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Universidad Complutense de Madrid, Madrid, España y 10Servicio de Oncología. Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, España.
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