ABC | Volume 114, Nº3, Março 2020

Artigo Original Sousa et al. Software: análise de curvas de deformação cardíaca Arq Bras Cardiol. 2020; 114(3):496-506 Interface CircAdapt: geração de modelos cardíacos virtuais A opção “Test” no software visa a determinação dos parâmetros das curvas de strain sem a separação de fases. Com isso, a curva de ECG não é mais necessária, e o programa torna-se compatível com o modelo matemático CircAdapt. Esse modelo associado ao MultiPatch Module, apresentado por Walmsley et al., 11 pode retornar curvas de strain correspondentes às simulações e os tempos de eventos mecânicos, sem sinais de ECG, como mostrado na Figura 6. Dessa forma, o software desenvolvido pode trabalhar com modelos cardíacos virtuais elaborados seguindo o trabalho de Walmsley et al. 11-14 Possibilidade de aplicação de técnicas de aprendizado de máquina ( Machine Learning ) Machine learning consiste em uma área do campo da inteligência artificial capaz de processar problemas complexos de interação entre variáveis e fazer predições acuradas. Tem sido amplamente utilizada em diferentes áreas da cardiologia. O formato de armazenamento das entradas e dados obtidos pelo software permite implementar algoritmos de machine learning , os quais possibilitam a extração automática de parâmetros, classificação de grande número de sinais e leitura das características espaço-tempo de toda a curva de deformação como proposto por Tabassian et al. 15 Resultados da análise de validação a) Teste de normalidade das medidas A Figura 7 apresenta os gráficos Q-Q das medidas do EchoPAC (Figura 7a), D_Station (Figura 7b) e da diferença EchoPAC - D-Station (Figura 7c). Observa-se nas Figuras 7a e 7b, que muitos pontos estão fora da linha reta de referência traçada em vermelho, indicando que as medidas do EchoPAC e do D-Station não são normalmente distribuídas. Já a Figura 7c apresenta a maioria dos pontos sobre ou bempróximos da linha reta de referência traçada em vermelho (exceto dois pontos no extremo superior direito do gráfico), indicando que as diferenças entre as medidas tendem a se distribuir normalmente. Como as diferenças das medidas serão utilizadas no teste de hipóteses, buscamos confirmar a hipótese de normalidade na distribuição dessas diferenças obtidas pelo método gráfico, aplicando o teste de Shapiro-Wilk, cujo resultado apresentado na Figura 8 confirma a hipótese de normalidade (p > 0,05). b) Gráfico das medidas do EchoPAC e D-Station frente à linha de igualdade e coeficiente de correlação A Figura 9 apresenta a distribuição dos valores do EchoPAC e D-Station (dados pareados) frente a linha da igualdade, mostrando uma distribuição dos pontos próximos e em ambos os lados dessa linha, apontando, do ponto de vista qualitativo, para um baixo viés ( bias ) e dispersão. Como essas medidas não são normalmente distribuídas, foi calculado o coeficiente de correlação de Spearman, que indicou uma forte correlação (r = 0,99) entre as medidas dos dois métodos. c) Teste de hipóteses das diferenças das medidas de GLS (EchoPAC - D-Station) Como as diferenças entre as medidas apresenta distribuição normal, aplicamos o teste t de Student para dados pareados, e nível de significância de 5%, com os resultados apresentados na Figura 5 – Apresentação simultânea das 18 curvas de strain do ventrículo esquerdo, seis curvas de strain do ventrículo direito e curva de eletrocardiograma, sendo MVC: Mitral Valve Closure; AVO: Aortic Valve Opening; AVC: Aortic Valve Closure; MVO: Mitral Valve Opening. 501