1. Precisión diagnóstica mejorada para la imagen de perfusión miocárdica usando redes neuronales artificiales en diferentes variables de entrada incluyendo datos clínicos y de cuantificación
- Author
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Maryam Naseri, M. Neishabouri, Reza Rahmani, M. Eftekhari, Mehrshad Abbasi, Alipasha Meysami, Reza Mollazadeh, P. Niazi, Farhang Derakhshan, and Saeed Farzanefar
- Subjects
03 medical and health sciences ,0302 clinical medicine ,business.industry ,Medicine ,Radiology, Nuclear Medicine and imaging ,business ,Humanities ,030218 nuclear medicine & medical imaging - Abstract
Resumen Objetivo La precision diagnostica de la imagen de perfusion miocardica (IPM) no es optima para predecir el resultado de la angiografia. El objetivo del presente estudio es investigar la aplicacion de la red neuronal artificial (RNA) para integrar los datos clinicos con el resultado y la cuantificacion de la IPM. Metodos De 923 pacientes con IPM, se reclutaron 93 que se sometieron a angiografia. Se recogieron los datos clinicos, incluidos los factores de riesgo cardiaco, y se registraron los resultados de la IPM y la angiografia coronaria. Se calculo la cuantificacion de las graficas polares IPM (es decir, los recuentos de 20 segmentos de cada una de las graficas polares de esfuerzo y de reposo) y la puntuacion de Gensini de las angiografias. La RNA fue disenada integrando datos clinicos y de cuantificacion para predecir el resultado de la angiografia (normal vs. anormal), la enfermedad coronaria no obstructiva u obstructiva (EAC) y la puntuacion de Gensini (≥ 10 y Resultados La precision de la IPM para predecir el resultado de la angiografia, la EAC obstructiva y la puntuacion de Gensini aumento del 81,7 al 92,9%, del 65,0 al 85,7% y del 50,5 al 92,9%, respectivamente, mediante la RNA con cuantificacion y factores de riesgo clinicos. Conclusion La precision diagnostica de la IPM podria mejorarse mediante la RNA, utilizando datos clinicos y de cuantificacion.
- Published
- 2019
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