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Computational anatomy as a driver of understanding structural and functional cardiac remodeling

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dc.contributor.author Bernardino, Gabriel
dc.contributor.other Bijnens, Bart
dc.contributor.other González Ballester, Miguel Ángel
dc.contributor.other Craene, Mathieu de
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.date.accessioned 2024-03-16T02:34:48Z
dc.date.available 2024-03-16T02:34:48Z
dc.date.issued 2020-01-08T14:02:43Z
dc.date.issued 2020-12-15T01:00:19Z
dc.date.issued 2019-12-16
dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/668213
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/43250
dc.description.abstract We present a statistical shape analysis framework to identify cardiac shape remodelling while accounting for individual´s natural variability and apply it in two clinical applications: comparing triathletes with controls, and comparing individuals who were born small-for-their-gestational-age (SGA) and controls. We were able to identify the shape remodelling due to the practice of endurance sport: it consisted a dilation of the left ventricle and an increase of the left ventricular myocardial mass. In the right ventricle (RV), the increase of volume was concentrated in the outflow. This changes in shape correlated with a better performance during exercise. In SGA, we found subtle differences in the RV that correlated with worse performance during exercise. These differences were bigger when SGA condition was combined with cardiovascular risk factors: smoking and overweight. Finally, we present a geometry processing technique for parcellating the RV cavity in 3 subvolumes for regional analysis without point-to-point correspondence.
dc.description.abstract Presentamos un framework de análisis estadístico de forma para identificar remodelado cardiaco teniendo en cuenta la variabilidad natural de cada individuo. Utilizamos este framework en dos aplicaciones clínicas: triatletas e individuos nacidos pequeños-para-su-edad-gestacional (SGA). Identificamos el remodelado cardiaco en el caso de los triatletas: consistente en una dilatación del ventrículo izquierdo y un aumento de la masa miocárdica. En el ventrículo derecho (RV) la dilatación estaba concentrada en el tracto de salida. Este remodelado correlaciona con una mejor respuesta al ejercicio. En el análisis de SGA, encontramos sutiles cambios en el RV que correlacionaban con una peor respuesta al ejercicio. Estos cambios de forma fueron mayores si SGA se encontraba combinada con otros factores de riesgo cardiaco: tabaco y sobrepeso. Finalmente, presentamos una parcelación de la cavidad del RV en 3 subvolumenes para el análisis regional del RV cuando no es posible la correspondencia punto-a-punto.
dc.description.abstract Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.format 126 p.
dc.format application/pdf
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rights http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.title Computational anatomy as a driver of understanding structural and functional cardiac remodeling
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.modified 2024-03-15T10:58:01Z
dc.subject.keyword Computational anatomy
dc.subject.keyword Statistical shape analysis
dc.subject.keyword Medical image understanding
dc.subject.keyword Cardiac remodelling
dc.subject.keyword Anatomía computacional
dc.subject.keyword Análisis estadístico de forma
dc.subject.keyword Comprensión de imágenes medicas
dc.subject.keyword Remodelado cardiaco
dc.subject.keyword 62


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