Analýza obrazů pro stanovení rozsahu myokardiálního poškození

Abstract

Analýza obrazů pro stanovení rozsahu myokardiálního poškození: Akutní infarkt myokardu je jednou z hlavních příčin smrti a zdravotního postižení v civilizovaném světě. Konkrétně je akutní infarkt myokardu chorobný stav, při němž dochází k nedostatečnému okysličení srdečních tkání a v důsledku toho k jejich nekróze. Tato práce se zabývá obrazovou analýzou snímků řezu srdcem prasete domácího a pokouší se určit vztah mezi ohroženou oblastí (AAR), komorovými arytmiemi a projevy na EKG. Programovací jazyk zvolený k implementaci algoritmu byl Python. Vytvořený algoritmus úpravou snímku oddělí řez od zbytmu snímku a vypočte velikost ischemické oblasti kterou následně obarví. Na základě toho aproximuje objem ischemické tkáně v srdci. Ze statistického zpracování vyplívá, že Objem ischemické oblasti významný nemá vliv na vznik komorových arytmií. Délka Tpeak-Tend interval se ale ukázala být v korelaci jak s pravděpodobností vzniku arytmií, tak jako použitelný faktor při aproximaci objemu ohrožené oblasti na základě EKG.

Image processing to determine the size of myocardial injury: Acute myocardial infarction is one of the leading causes of death and disability in the civilized world. Specifically, acute myocardial infarction is a disease state in which there is inadequate oxygenation of the heart tissues, resulting in necrosis. This paper deals with the image analysis of sectioned images of the domestic pig heart and attempts to determine the relationship between the area at risk (AAR), ventricular arrhythmias and ECG manifestations. The programming language chosen to implement the algorithm was Python. The developed algorithm by modifying the image separates the slice from the rest of the image and calculates the size of the ischemic area which it then stains. Based on this, it approximates the volume of ischemic tissue in the heart. Statistical processing shows that the volume of the ischemic area has no significant effect on the occurrence of ventricular arrhythmias. However, the length of the Tpeak-Tend interval was found to be correlated both with the probability of arrhythmias and as a useful factor in approximating the volume of the area at risk from the ECG.