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[ES] Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de mortalidad en el mundo que, sólo en 2016, provocaron 17,9 millones de muertes, representando el 31% de la mortalidad a nivel global; y se espera que aumente a 23,6 millones de muertes en 2030, además de que el coste de las ECV para la sanidad puede ascender 47 trillones de dólares en los próximos 25 años. Ante esta situación, la evaluación de la mecánica del miocardio es esencial para poder conocer perfectamente la progresión de la enfermedad cardiovascular y obtener un diagnóstico precoz adecuado. Actualmente, existen múltiples modalidades de imágenes no invasivas para analizar la deformación del corazón, como la speckle tracking echocardiography (STE) o las imágenes de resonancia magnética cardíaca (RMC). La técnica RMC marcada (tagging) permite la evaluación de la deformación cardiaca global y regional, y ha sido ampliamente validada, considerándose el método gold-standard (método de referencia). Sin embargo, su gran tiempo de adquisición y procesamiento posterior lo hace completamente inviable para tener una aplicación clínica. Por este motivo, en los últimos años, se ha desarrollado un nuevo método de post-procesado para el análisis de la deformación miocárdica, basado en las características de la imagen de RMC, denominado feature-tracking. Este método emplea las secuencias de cine-RMC estándar y por tanto presenta tiempos de adquisición mucho menores en comparación con la técnica tagging, ya que no requiere una adquisición de secuencias adicional. Sin embargo, al ser un método reciente, no existe un número suficiente de publicaciones científicas que hayan validado este método. Es por ello, que el objetivo de este Trabajo Fin de Grado es realizar un análisis comparativo de las técnicas RMC feature-tracking y RMC tagging para la evaluación de la deformación cardiaca, a partir de imágenes de RM cardíacas de sujetos sanos y de sujetos con infarto de miocardio. Para ello, se calcularán, mediante, [EN] Cardiovascular diseases (CVD) are the main cause of mortality in the world, they have caused 17.9 million deaths in 2016, representing 31% of mortality globally; and it is expected to increase to 23.6 million deaths in 2030, in addition the cost of CVDs for health care can rise to 47 trillion dollars in the next 25 years. In this situation, the evaluation of the myocardial mechanics is essential to be able to perfectly understand the progression of cardiovascular disease and obtain an adequate early diagnosis. Currently, there are multiple non-invasive imaging modalities to analyse heart deformation, such as speckle tracking echocardiography (STE) or cardiac magnetic resonance imaging (CMR). The tagged RMC technique performs the evaluation of global and regional cardiac deformation and it has been widely validated, considering the gold-standard method (reference method). Nevertheless, its long acquisition and post-processing time makes it completely unfeasible for clinical application. For this reason, in recent years, a new post-processing method has been developed for the analysis of myocardial deformation, based on the characteristics of the RMC image, called feature-tracking. This method uses the standard cine-RMC sequences and therefore it has much shorter acquisition times compared to the tagging technique because it does not require an additional sequence acquisition. However, as it is a recent method, there is not enough scientific publications that have validated this method. For this reason, the objective of this Final Degree Project is to perform a comparative analysis of the RMC feature-tracking and RMC tagging techniques for the evaluation of cardiac deformation, from cardiac MRI images of healthy subjects and subjects with myocardial infarction. To do this, myocardial deformation parameters, such as radial and circumferential strain, as well as myocardial global torsion will be calculated using both methods, obtaining myocardial deformation values

[ES] Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de mortalidad en el mundo que, sólo en 2016, provocaron 17,9 millones de muertes, representando el 31% de la mortalidad a nivel global; y se espera que aumente a 23,6 millones de muertes en 2030, además de que el coste de las ECV para la sanidad puede ascender 47 trillones de dólares en los próximos 25 años. Ante esta situación, la evaluación de la mecánica del miocardio es esencial para poder conocer perfectamente la progresión de la enfermedad cardiovascular y obtener un diagnóstico precoz adecuado. Actualmente, existen múltiples modalidades de imágenes no invasivas para analizar la deformación del corazón, como la speckle tracking echocardiography (STE) o las imágenes de resonancia magnética cardíaca (RMC). La técnica RMC marcada (tagging) permite la evaluación de la deformación cardiaca global y regional, y ha sido ampliamente validada, considerándose el método gold-standard (método de referencia). Sin embargo, su gran tiempo de adquisición y procesamiento posterior lo hace completamente inviable para tener una aplicación clínica. Por este motivo, en los últimos años, se ha desarrollado un nuevo método de post-procesado para el análisis de la deformación miocárdica, basado en las características de la imagen de RMC, denominado feature-tracking. Este método emplea las secuencias de cine-RMC estándar y por tanto presenta tiempos de adquisición mucho menores en comparación con la técnica tagging, ya que no requiere una adquisición de secuencias adicional. Sin embargo, al ser un método reciente, no existe un número suficiente de publicaciones científicas que hayan validado este método. Es por ello, que el objetivo de este Trabajo Fin de Grado es realizar un análisis comparativo de las técnicas RMC feature-tracking y RMC tagging para la evaluación de la deformación cardiaca, a partir de imágenes de RM cardíacas de sujetos sanos y de sujetos con infarto de miocardio. Para ello, se calcularán, mediante, [EN] Cardiovascular diseases (CVD) are the main cause of mortality in the world, they have caused 17.9 million deaths in 2016, representing 31% of mortality globally; and it is expected to increase to 23.6 million deaths in 2030, in addition the cost of CVDs for health care can rise to 47 trillion dollars in the next 25 years. In this situation, the evaluation of the myocardial mechanics is essential to be able to perfectly understand the progression of cardiovascular disease and obtain an adequate early diagnosis. Currently, there are multiple non-invasive imaging modalities to analyse heart deformation, such as speckle tracking echocardiography (STE) or cardiac magnetic resonance imaging (CMR). The tagged RMC technique performs the evaluation of global and regional cardiac deformation and it has been widely validated, considering the gold-standard method (reference method). Nevertheless, its long acquisition and post-processing time makes it completely unfeasible for clinical application. For this reason, in recent years, a new post-processing method has been developed for the analysis of myocardial deformation, based on the characteristics of the RMC image, called feature-tracking. This method uses the standard cine-RMC sequences and therefore it has much shorter acquisition times compared to the tagging technique because it does not require an additional sequence acquisition. However, as it is a recent method, there is not enough scientific publications that have validated this method. For this reason, the objective of this Final Degree Project is to perform a comparative analysis of the RMC feature-tracking and RMC tagging techniques for the evaluation of cardiac deformation, from cardiac MRI images of healthy subjects and subjects with myocardial infarction. To do this, myocardial deformation parameters, such as radial and circumferential strain, as well as myocardial global torsion will be calculated using both methods, obtaining myocardial deformation values

[ES] Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de mortalidad en el mundo que, sólo en 2016, provocaron 17,9 millones de muertes, representando el 31% de la mortalidad a nivel global; y se espera que aumente a 23,6 millones de muertes en 2030, además de que el coste de las ECV para la sanidad puede ascender 47 trillones de dólares en los próximos 25 años. Ante esta situación, la evaluación de la mecánica del miocardio es esencial para poder conocer perfectamente la progresión de la enfermedad cardiovascular y obtener un diagnóstico precoz adecuado. Actualmente, existen múltiples modalidades de imágenes no invasivas para analizar la deformación del corazón, como la speckle tracking echocardiography (STE) o las imágenes de resonancia magnética cardíaca (RMC). La técnica RMC marcada (tagging) permite la evaluación de la deformación cardiaca global y regional, y ha sido ampliamente validada, considerándose el método gold-standard (método de referencia). Sin embargo, su gran tiempo de adquisición y procesamiento posterior lo hace completamente inviable para tener una aplicación clínica. Por este motivo, en los últimos años, se ha desarrollado un nuevo método de post-procesado para el análisis de la deformación miocárdica, basado en las características de la imagen de RMC, denominado feature-tracking. Este método emplea las secuencias de cine-RMC estándar y por tanto presenta tiempos de adquisición mucho menores en comparación con la técnica tagging, ya que no requiere una adquisición de secuencias adicional. Sin embargo, al ser un método reciente, no existe un número suficiente de publicaciones científicas que hayan validado este método. Es por ello, que el objetivo de este Trabajo Fin de Grado es realizar un análisis comparativo de las técnicas RMC feature-tracking y RMC tagging para la evaluación de la deformación cardiaca, a partir de imágenes de RM cardíacas de sujetos sanos y de sujetos con infarto de miocardio. Para ello, se calcularán, mediante, [EN] Cardiovascular diseases (CVD) are the main cause of mortality in the world, they have caused 17.9 million deaths in 2016, representing 31% of mortality globally; and it is expected to increase to 23.6 million deaths in 2030, in addition the cost of CVDs for health care can rise to 47 trillion dollars in the next 25 years. In this situation, the evaluation of the myocardial mechanics is essential to be able to perfectly understand the progression of cardiovascular disease and obtain an adequate early diagnosis. Currently, there are multiple non-invasive imaging modalities to analyse heart deformation, such as speckle tracking echocardiography (STE) or cardiac magnetic resonance imaging (CMR). The tagged RMC technique performs the evaluation of global and regional cardiac deformation and it has been widely validated, considering the gold-standard method (reference method). Nevertheless, its long acquisition and post-processing time makes it completely unfeasible for clinical application. For this reason, in recent years, a new post-processing method has been developed for the analysis of myocardial deformation, based on the characteristics of the RMC image, called feature-tracking. This method uses the standard cine-RMC sequences and therefore it has much shorter acquisition times compared to the tagging technique because it does not require an additional sequence acquisition. However, as it is a recent method, there is not enough scientific publications that have validated this method. For this reason, the objective of this Final Degree Project is to perform a comparative analysis of the RMC feature-tracking and RMC tagging techniques for the evaluation of cardiac deformation, from cardiac MRI images of healthy subjects and subjects with myocardial infarction. To do this, myocardial deformation parameters, such as radial and circumferential strain, as well as myocardial global torsion will be calculated using both methods, obtaining myocardial deformation values