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ABCIC
Editorial

Quantificação Automática da Área da Valva Mitral por Processamento Digital de Imagens: É Realizável?

Edgar Daminello et al. Paulo Pinto Alves Campos Vieira Cláudio Henrique Fischer Marcelo Luiz Campos Vieira

A ecocardiografia, desde as suas descrições iniciais nos anos 1950, evoluiu a cada década com a incorporação de inúmeras técnicas novas, possibilitando a análise cardíaca estrutural a partir de múltiplos planos de observação espacial em tempo real. Isto ocorreu a partir do advento da nanotecnologia, da tecnologia digital, da aplicação de algoritmos modificáveis a partir do conceito de machine learning e deep learning por desenvolvimento da inteligência artificial (IA).– A utilização de IA é uma realidade cada vez maior na medicina como um todo, principalmente nas áreas de imagem operador dependente, como é o caso das imagens obtidas com o emprego da ultrassonografia.

No conceito da análise da confluência de número muito grande de informações (ex.: radiômica, metabolômica, proteômica) para a formação de clusters de dados no intuito da observação integrada do paciente, da formação da medicina de precisão, a IA é empregada de forma racional e organizada. O emprego da IA permite a observação mais rápida, equilibrada e homogênea da aquisição de dados (inputs), no sentido da minimização dos erros inter e intraobservadores.– Na avaliação específica ecocardiográfica, o emprego da IA apresenta possibilidade muito ampla de aplicações, já tendo sido utilizada para a aquisição de informações ecocardiográficas para a quantificação dos volumes e da massa do ventrículo esquerdo, para a análise da função sistólica biventricular, para a segmentação e qualificação das cúspides, anel e aparato valvar mitral, para a análise da fenocópia hipertrófica (atletas, portadores de cardiomiopatia hipertrófica), para a predição do resultado de procedimentos percutâneos hemodinâmicos (ex.: mitraclip). No momento, trabalhamos em projeto em associação com a Universidade de Chicago para a análise por IA de pacientes acometidos por amiloidose cardíaca do tipo transtirretina.

[…]

  • algoritmo
  • diagnóstico automatizado
  • ecocardiografia
  • Inteligência Artificial
  • Valva Mitral
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Creative Commons Attribution (CC BY) Creative Commons license
31/03/2023 DOI: 10.36660/abcimg.2023376 Visualizações 1

Como citar este artigo

EndNote RIS

Formato de Documento Eletrônico (Vancouver)

Daminello E, Vieira PPAC, Fischer CH, Vieira MLC. Quantificação Automática da Área da Valva Mitral por Processamento Digital de Imagens: É Realizável?. ABC Imagem Cardiovascular 2023;36(1):e376.

Formato de Documento Eletrônico (ABNT)

Daminello, Edgar; Vieira, Paulo Pinto Alves Campos; Fischer, Cláudio Henrique; Vieira, Marcelo Luiz Campos. Quantificação Automática da Área da Valva Mitral por Processamento Digital de Imagens: É Realizável?. ABC Imagem Cardiovascular, v. 36, n. 1, e376, mar. 2023.

Formato de Documento Eletrônico (APA)

Daminello, E., Vieira, P. P. A. C., Fischer, C. H., & Vieira, M. L. C. (2023). Quantificação Automática da Área da Valva Mitral por Processamento Digital de Imagens: É Realizável?. ABC Imagem Cardiovascular, 36(1), e376.

Formato de Documento Eletrônico (ISO)

Daminello, Edgar and Vieira, Paulo Pinto Alves Campos and Fischer, Cláudio Henrique and Vieira, Marcelo Luiz Campos. Quantificação Automática da Área da Valva Mitral por Processamento Digital de Imagens: É Realizável?. ABC Imagem Cardiovascular [online]. 2023, vol. 36, n. 1, [citado 2026-10-14], e376. Disponível em: <https://journals.cardiol.br/article/quantificacao-automatica-da-area-da-valva-mitral-por-processamento-digital-de-imagens-e-realizavel/>. ISSN 2318-8219

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