IMPLEMENTAÇÃO DE UM REGRESSOR PARA PREVISÃO DO ESCORE DE CÁLCIO CORONARIANO

Abstract

Anualmente, milhares de pessoas morrem em decorrência de doenças coronarianas. Um dos
métodos não-invasivos mais utilizados pelos médicos é a tomografia computadorizada, a partir da
qual pode-se calcular o escore de cálcio para quantificar a gravidade do quadro de cada paciente. O
desenvolvimento de métodos automatizados para o cálculo deste indicador tem se mostrado de grande
interesse na comunidade médica, uma vez que esses resultados podem ser mais rapidamente obtidos.
Este estudo apresenta o desenvolvimento de um sistema baseado em modelo de regressão linear para
previsão do escore de cálcio coronariano, utilizando uma base de dados com 12.127 imagens de
tomografia computadorizada não contrastada. A metodologia emprega uma rede neural convolucional
sequencial para estimar o escore de cálcio, um indicador chave na avaliação do risco cardiovascular.
O modelo alcançou um coeficiente de determinação (R2) de 0,9926, indicando uma precisão notável
na previsão dos escores. A variância dos escores na base original foi de 1905, sublinhando a
heterogeneidade do grupo estudado e a robustez do modelo em lidar com essa variação.