A machine learning framework for the evaluation of myocardial rotation in patients with noncompaction cardiomyopathy.

Journal: PloS one
Published Date: Jan 1, 2021

Abstract

AIMS: Noncompaction cardiomyopathy (NCC) is considered a genetic cardiomyopathy with unknown pathophysiological mechanisms. We propose to evaluate echocardiographic predictors for rigid body rotation (RBR) in NCC using a machine learning (ML) based model.

Authors

  • Marcelo Dantas Tavares de Melo
    Heart Institute (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, Brazil.
  • Jose de Arimatéia Batista Araujo-Filho
    Sírio Libanês Hospital, São Paulo, Brazil.
  • José Raimundo Barbosa
    Federal Institute of Paraíba, João Pessoa, Brazil.
  • Camila Rocon
    Heart Institute (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, Brazil.
  • Carlos Danilo Miranda Regis
    Federal Institute of Paraíba, João Pessoa, Brazil.
  • Alex Dos Santos Felix
    National Institute of Cardiology, Rio de Janeiro, Brazil.
  • Roberto Kalil Filho
    Heart Institute (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, Brazil.
  • Edimar Alcides Bocchi
    Heart Institute (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, Brazil.
  • Ludhmila Abrahão Hajjar
    Heart Institute (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, Brazil.
  • Mahdi Tabassian
    Department of Cardiovascular Sciences, KU Leuven, Leuven, Belgium. mahdi.tabassian@kuleuven.be.
  • Jan D'hooge
    Department of Cardiovascular Sciences, KU Leuven, Leuven, Belgium.
  • Vera Maria Cury Salemi
    Heart Institute (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, Brazil.

Keywords

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