Aplicação algorítmica para a predição de estenose de stents revestidos de aorta

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Faveri, Vinícius Zani de, 1991-
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633027
Resumo: Orientador: Yuzo Iano
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spelling Aplicação algorítmica para a predição de estenose de stents revestidos de aortaAlgorithmic application for the prediction of stenosis of aortic coated stentsTratamento endovascularStentsAortaMínimos quadradosProcessamento de imagens - Técnicas digitaisEndovascular treatmentStentsAortaLeast Squares MethodDigital image processingOrientador: Yuzo IanoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O tratamento endovascular de doenças na aorta possui grandes vantagens em relação à cirurgia convencional, por se tratar de um método menos invasivo. Porém, este procedimento depara-se com um desafio que vem sendo estudado por diversos pesquisadores: a implantação de stents em vasos com alta tortuosidade. Dentre os problemas relacionados a este desafio está a estenose do stent implantado, isto é, o estreitamento da endoprótese, dificultando o fluxo sanguíneo do paciente. Na presente pesquisa, foram empregados algoritmos para processamento digital de imagens, particularmente baseados no método dos mínimos quadrados e em critérios métricos Euclidianos, visando examinar endopróteses posicionadas em diversas angulações e definir os correspondentes estreitamentos. Para auxiliar na definição do padrão das imagens que serviram de entrada para os algoritmos, foi realizada uma abordagem inicial por meio de strain gauges, a fim de avaliar as deformações mecânicas sofridas pelo stent de acordo com o eixo analisado. Devidamente detalhados e documentados, os correspondentes resultados conduziram à conclusão do trabalho, a qual revela a aplicabilidade das metodologias utilizadas em situações reais, permitindo assim realizar um planejamento prévio ao ato cirúrgico, baseado em simulação computacionalAbstract: The endovascular treatment of diseases in the aorta has great advantages over conventional surgery, because it is a less invasive method. However, this procedure is facing a challenge that has been studied by several researchers: the implantation of stents in vessels with high tortuosity. One of the problems related to this challenge is the stenosis of the implanted stent, that is, the narrowing of the stent, making the patient's blood flow difficult. In the present research, algorithms for digital image processing, particularly based on the ordinary least squares method and on Euclidean distance calculation, were used to examine endoprostheses positioned at different angles and define the corresponding narrowings. To determine in image pattern which serves as input for the algorithms, an initial approach was carried out using strain gauges, aiming at the evaluation of the mechanical deformations suffered by the stent according to the axis analyzed. Duly detailed and documented, the corresponding results led to the conclusion of the work, which reveals the applicability of the methodologies used in real situations, allowing to carry out a pre-surgical planning based on computer simulationMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia ElétricaCNPQ[s.n.]Yano, IuzoSablón, Vicente Idalberto BecerraCarvalho, Silvio Renato Messias deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFaveri, Vinícius Zani de, 1991-20172017-12-12T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (81 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633027FAVERI, Vinícius Zani de. Aplicação algorítmica para a predição de estenose de stents revestidos de aorta. 2017. 1 recurso online (81 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633027. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/993691Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-03-27T13:07:48Zoai::993691Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2018-03-27T13:07:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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