DEEPCADD: A Deep Neural Network for Automatic Detection of Coronary Artery Disease

  • Samuel A. Freitas UNISINOS
  • Gabriel de O. Ramos UNISINOS
  • Cristiano André da Costa UNISINOS

Resumo


Doenças cardiovasculares representam a causa número um de óbitos no mundo, e inclui a doença mais comum na saúde cardíaca, chamada de doença arterial coronariana (DAC). DAC é causada principalmente pelo acúmulo de gordura no interior das paredes arteriais, criando uma placa aterosclerótica que impacta o comportamento funcional no fluxo sanguíneo. As características anatômicas das placas são essenciais para a correta avaliação funcional das DACs. De fato, não há métodoúnico para avaliar todos os segmentos da artéria coronária com alta acurácia. O panorama apresentado, evidencia a necessidade de novas técnicas aplicadas em exames de imagem para melhorar a avaliação funcional de doenças arteriais coronarianas, substituindo etapas manuais com detecção automática de lesões. Esse estudo apresenta uma arquitetura de rede neural para detecção de objetos, chamada DeepCADD para determinar a posição da lesão em exames de angiografias em artérias coronárias esquerdas. Usando uma rede neural convolucional baseada em regiões (Mask R-CNN), nós buscamos atingir precisão comparável ao padrão-ouro, automatizando uma etapa manual no protocolo atual. Nós substituímos o backbone da Mask R-CNN com uma rede ResNet-50 treinada com segmentos de artérias coronárias para melhorar a detecção de pequenos objetos em imagens de angiografia. Nós também treinamos o DeepCADD com angiografias coletadas em uma instituição de saúde local. DeepCADD apresentou melhores resultados de sensibilidade em comparação com os estudos relacionados e correlação significante com os especialistas durante a validação, o que sugere seu uso no protocolo atual da angiografia. DeepCADD aumentou a correlação entre os especialistas e proveu sugestões de DAC, especialmente em lesões com vários segmentos afetados, diferenciando a arquitetura proposta da atual literatura. DeepCADD detecta um grande número de candidatos verdadeiros positivos para a posterior quantificação das lesões. Com isso, esperamos expandir o uso do DeepCADD para as demais artérias e para a avaliação dinâmica de lesões em estudos posteriores.

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Publicado
07/06/2022
FREITAS, Samuel A.; RAMOS, Gabriel de O.; COSTA, Cristiano André da. DEEPCADD: A Deep Neural Network for Automatic Detection of Coronary Artery Disease. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina/PI. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 25-32. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222389.