Imaginile CT abdominale, mai precise decât analiza IMC în prezicerea evenimentelor cardiovasculare

Atacul de cord și accidentul vascular cerebral, două dintre principalele cauze de deces la nivel global, ar putea fi prezise cu ajutorul imagisticii CT abdominale, prin învățare profundă, se arată în concluziile unui studiu recent, realizat de Societatea Radiologică din America de Nord.
Învățarea profundă, ce descrie o submulțime de învățare automată, ce folosește algoritmi de inteligență artificială pentru a măsura cu precizie compoziția corpului, a fost utilizată pentru a prezice evenimente cardiovasculare majore, cum ar fi infarctul și accidentul vascular cerebral. Datele obținute s-au dovedit mai precise decât cele furnizate prin analiza indicelui de masă corporală (IMC), potrivit unui studiu prezentat la întâlnirea anuală a Societății Radiologice din America de Nord (RSNA).

„Modelele de risc cardiovascular stabilite se bazează pe factori precum greutatea și IMC, care sunt surogate brute ale compoziției corpului. Este bine stabilit că persoanele cu același IMC pot avea proporții semnificativ diferite de mușchi și grăsime. Aceste diferențe sunt importante pentru o varietate de rezultate asupra sănătății. ", a declarat Kirti Magudia, cercetător în imagistică abdominală și ultrasunete la Universitatea din California.

Spre deosebire de indicele de masă corporală, care se bazează pe corelarea înălțimii și a greutății, CT-ul abdomenului vizualizează volumul zonei de grăsime subcutanată, a zonei de grăsime viscerală și a zonei musculare scheletice. Cu toate acestea, măsurarea manuală a acestor zone individuale necesită mult timp iar costurile sunt unele ridicate. Pentru a reduce din timp și costuri, cercetătorii au dezvoltat o metodă automatizată de analiză a imaginilor CT. Potrivit specialiștilor, lucrarea actuală demonstrează că analiza complet automatizată și normalizată a compoziției corpului ar putea fi aplicată proiectelor de cercetare la scară largă.

sursa: Science Daily