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

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.

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.