Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide. Only in developed countries there are technological advances in identification of disease for ultrasound imaging studies by different research groups of French and British universities. Unfortunately, Mexico’s government hospitals do not have access to them, since the cost of these developments have an excessive monetary value. Our intention is to provide the medical community a computational tool that will be enable to make automated diagnostics to identify and quantify cardiovascular complications. For this work some algorithms were implemented with the intention of obtaining accurate results in brief time with high accuracy on certain patterns that preliminarily combine organic structural damage behavior with morbid nature. Digital image processing algorithms based on prediction rules were used throught statistical definitions for pattern generation and acquisition purposes as well as complementing methods for detection of duct arterial and extraction patterns to determine diameters and endothelial layer thickness, indicating the presence and severity of conditions enabling accurate tracking of clinical patients.
The implemented system perform a diagnosis for the presence of atherosclerosis, endothelial dysfunction and atheromatous plaque, providing accurate measurements over areas without shifting or omission of the sampled ultrasonographic image of the arteries.
Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo. Sólo en países desarrollados se encuentran adelantos tecnológicos en la determinación de enfermedades por estudios de imágenes de ultrasonido por grupos de investigación de diferentes universidades francesas e inglesas. Lamentablemente, las instituciones hospitalarias gubernamentales de México no tienen acceso a ellos, ya que el costo de éstos desarrollos tienen un valor monetario excesivo. Por tal motivo, se pretende aportar a la comunidad médica una herramienta computacional que proporcione diagnósticos automatizados que posibiliten identificar y cuantificar complicaciones cardiovasculares. El presente trabajo de tesis se implementaron métodos con la intención de obtener resultados certeros en tiempo breve y de manera exacta sobre patrones establecidos que de forma preliminar fusiona comportamientos orgánicos con daños estructurales y de carácter mórbido, mediante algoritmos de procesamiento digital de imágenes basados en reglas de predicción que usan las definiciones de estadística para sistemas de generación y adquisición de patrones, complementando métodos para la detección de canales arteriales, extracción de patrones para determinar diámetros y espesores de capas endoteliales, indicando la presencia y severidad de padecimientos con la precisión requerida favoreciendo el seguimiento clínico de los pacientes. El desarrollo computacional desarrollado para este proyecto de tesis muestra como diagnóstico la posible presencia de aterosclerosis, disfunción endotelial y placa ateromatosa, proporcionando medidas precisas sobre áreas que comprendan únicamente las zonas de análisis sin la presencia de desfasamiento y omisión.
