Desarrollo de una herramienta para la detección automática del plano valvular mitral mediante algoritmos de deep learning

• M. Giménez Ucendo ^[1] ; D. Bermejo-Peláez ^[1] ; J.E Ortuño Fisac ^[1] ; E.R McVeigh ^[2] ; M.J Ledesma-Carbayo ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
  2. [2] Department of Bioengineering, UC San Diego, La Jolla, CA, USA
• Localización: Libro de Actas del XXXVI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica / coord. por María Gloria Bueno García, 2018, ISBN 978-84-09-06253-9, págs. 33-36
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en España. Este hecho incentiva el desarrollo de herramientas automáticas de ayuda al diagnóstico de las mismas basadas en imágenes médicas. Por otro lado, una de las estructuras cardíacas con mayor importancia en el corazón es la válvula mitral. La localización y detección automática del plano que la contiene puede ayudar a la obtención de biomarcadores relacionados con la función del ventrículo izquierdo, así como apoyar en el diagnóstico y la planificación terapéutica de las diversas patologías en las que puede estar involucrada. En este trabajo se propone un método basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la detección y localización automática del plano valvular mitral de forma dinámica a lo largo de ciclo cardíaco a partir de secuencias de imágenes de CT cardiaco. El método propuesto se ha entrenado y validado con 96 frames correspondientes a 12 pacientes diferentes.