A doença de Chagas possui uma importante relevância clínica, sendo uma das principais causas de mortalidade e morbidade na América Latina. As relações entre a lesão tecidual miocárdica e os defeitos na inervação autonômica na doença de Chagas são pouco conhecidas. Este trabalho descreve o desenvolvimento e aplicação de métodos de segmentação, corregistro e análise de imagens capazes de prover uma análise integrada das lesões teciduais através do imageamento de ressonância magnética (MRI), perfusão miocárdica e inervação autonômica, disponíveis através da tomografia de emissão de fótons (SPECT). O método proposto é baseado na segmentação e corregistro entre as imagens MRI e imagens SPECT usando 99mTc-MIBI e 123I-MIBG. Para realizar a segmentação do miocárdio, foi utilizada a técnica de Contorno Ativo Geodésico. A segmentação de fibrose em imagens MRI foi realizada com base na maximização da entropia de Tsallis. O corregistro não-rígido foi realizado através do método B-Spline. Os resultados de quantificação indicam correlações entre a presença de fibrose, desnervação e isquemia, além de mostrar a presença de regiões de miocárdio vivo, isquêmico e desnervado. Assim, a ferramenta desenvolvida fornece uma análise integrada de informação, permitindo uma melhor compreensão da relação entre o dano ao tecido do miocárdio e defeitos de inervação autonômica causadas pela doença de Chagas.

Chagas disease is of major clinical relevance, and a major cause of morbidity and mortality in Latin America. The relations between the myocardial tissue damage, myocardial perfusion and defects in autonomic innervations are poorly understood. This study proposes the development and application of image analysis methods capable of providing an integrated visualization and analysis of tissue injuries through enhanced magnetic resonance imaging (MRI), autonomic innervations and myocardial perfusion, available through photon emission tomography (SPECT). The proposed method is based on segmentation and registration between MRI images and SPECT images using 99mTc-MIBI and 123I-MIBG. To perform the segmentation of myocardium, we used Geodesic Active Contour. Fibrosis segmentation in MRI images was performed based on the algorithm of maximum Tsallis entropy. Nonrigid registrations was performed based on B-Spline method. The quantification results showed correlations between the presence of fibrosis, denervation and ischemia, as well as showing the regarded presence of regions of healthy myocardium, ischemic and denervated. Thus, the developed tool provides an integrated analysis of information contributing to a better understanding of the relationship between myocardial tissue damage and autonomic innervations injuries caused by Chagas disease.