INVESTIGADORES
MATO German
congresos y reuniones científicas
Título:
. "Un enfoque de aprendizaje profundo para la cuantificación de la función cardíaca"
Autor/es:
G. MATO; CURIALE, ARIEL H.; DELLAZOPPA, LUCCA
Lugar:
Tucuman
Reunión:
Workshop; cardíaca". L. DellazoppaWorkshop Machine Intelligence: Training and applications to regional challenges.; 2020
Institución organizadora:
Univerisidad Nascional de Tucuman
Resumen:
Este trabajo presenta CardIAc, una aplicación de código abierto diseñada como una alternativa al software comercial paracuantificación de la deformación miocárdica del ventrículo en imágenes de resonancia magnética cardíaca de eje corto. El objetivo es proporcionar unaextensión para el análisis de deformación miocárdica que se puede adaptar fácilmente para incorporar diferentes estrategias de seguimiento de movimiento paramejorar la precisión de la deformación. De esta manera, los usuarios con habilidades de programación pueden modificar fácilmente el código y ajustar el programa.rendimiento de acuerdo con sus propios requisitos científicos o clínicos. El software está destinado a la investigación y el uso clínico.no se aconseja.Métodos CardIAc fue desarrollado como una extensión 3D Slicer para una fácil instalación y usabilidad. La principal contribución deEste artículo es para proporcionar un flujo de trabajo general, que va desde la carga de datos y segmentación, modelado cardíaco 3D, análisis yvarias opciones para la visualización de la deformación miocárdica.Resultados La función de deformación CardIAc se evaluó en un conjunto de datos públicos (Desafío de análisis de movimiento cardíaco ? STACOM 2011) de15 voluntarios y uno sintético generado a partir de este conjunto de datos reales. Los resultados del conjunto de datos reales muestran que cardIAc lograprecisión adecuada para la estimación del movimiento del miocardio con un error medio de 3,66 mm. En particular, las curvas de deformación global muestranfuerte correlación con la bibliografía para pacientes sanos y enfoques similares. Por otro lado, los resultados sobre el sintéticoEl conjunto de datos muestra un error global medio de 4.07%, 7.76% y 8.18% para la deformación circunferencial, radial y longitudinal.Conclusión Este artículo presenta una nueva aplicación de código abierto para el análisis de deformaciones distribuida bajo un código abierto de estilo BSD.licencia. Los resultados demuestran la capacidad y los méritos de la aplicación propuesta para el análisis de deformaciones.