Antecedentes: El análisis del espectro de radiofrecuencia (RF) de la señal de ecografía intracoronaria (IVUS) a 30 MHz se ha utilizado para clasificar los componentes de la placa, con validadación en modelos experimentales exvivo. Esta validación presenta la limitación de que las condiciones de un modelo exvivo no son las mismas que invivo.
Objetivos: Describimos la validación de un nuevo algoritmo de clasificación de la placa basado en la combinación de datos del espectro de RF de IVUS a 40 MHz obtenidos en un modelo exvivo con datos obtenidos invivo.
Métodos: Se diseñó un modelo experimental para realizar IVUS en arterias coronarias humanas exvivo. Se estudiaron 10 arterias coronarias obtenidas de necropsias de individuos con muerte súbita extrahospitalaria, con 56 cortes aptos para el estudio, en las que se realizó análisis histopatológico a partir del que se caracterizó la composición de la placa en imágenes de IVUS. Posteriormente, a partir de estudios de IVUS realizados invivo, se seleccionaron 66 placas que se caracterizaron de forma manual, según el aspecto del espectro de grises, por parte de 2 cardiólogos. Combinando la información exvivo e invivo se entrenó un algoritmo de clasificación, validado mediante leave-one-patient-out cross-validation.
Resultados: La clasificación de este algoritmo mostró una precisión del 91 % para diferenciar placas de tipo fibroso, lipídico o calcificado (histología como referencia) y se obtuvo una mejoría del 13 % en la precisión al caracterizar las imágenes invivo, en comparación con el algoritmo entrenado únicamente con la información exvivo.
Conclusiones: El algoritmo de clasificación obtenido a partir de la combinación de datos invivo y exvivo mejora la precisión de la caracterización automática de la composición de la placa en imágenes de IVUS.