Detección y extracción del lumen arterial aplicado al tratamiento de aneurismas cerebrales 3D: Un estudio comparativo.

A. CURIALE; G. MATO; R. ISOARDI; N. MARTIN

San Rafael

Congreso; Congreso Latinoamericano de Ingeniería y Ciencias Aplicadas CLICAP 2018; 2018

La ruptura de aneurismas intracraneales es la causa más frecuente de hemorragia subaracnoidea (HSA) y constituye unade las enfermedades cerebrovasculares más importante, con una de las tasas de morbimortalidad más significativa a nivelmundial (∼11%). Es práctica habitual que aquellos pacientes diagnosticados con aneurismas cerebrales sean intervenidos,con el objetivo de evitar su ruptura, a pesar del riesgo que conlleva la propia intervención. Sin embargo, muchos aneurismaspueden nunca romperse, independientemente de su tamaño. Por ello, es normal que los médicos se encuentren en ladicotomía fundamental de si intervenir o no al paciente. Entre los distintos factores que participan en la cuantificación delriesgo de ruptura, los más importantes se derivan de la estructura del aneurisma y la red vascular. La detección tanto delaneurisma como del lumen arterial en angiografías rotacionales 3D puede suponer desde varias horas hasta un par dedías de trabajo por paciente. Es por ello, que en este trabajo evaluamos y analizamos la precisión de tres técnicas paradetectar la red vascular circundante a las aneurismas en angiografías. Dichas técnicas se basan en enfoquescompletamente distintos (threshold level-set, fuzzy y deep learning). Los resultados obtenidos muestran que las trespresentan una precisión adecuada para dicha tarea, sobresaliendo entre ellas las técnicas fuzzy con una precisión de uncoeficiente de Dice de 0.87±0.03. Estos resultados muestran el gran potencial que tiene esta técnica de segmentaciónpara obtener modelos geométricos fidedignos con el objetivo ulterior de cuantificar el riesgo de ruptura en aneurismascerebrales.