Discriminación de enfermedades cardiacas utilizando patrones cinemáticos codificados con convoluciones 3D en secuencias de cine-RM
Resumen
Introducción. Las secuencias del cine-resonancia magnética (cine-MRI, cine magnetic resonance imaging) son una herramienta diagnóstica clave para visualizar la información anatómica que les permite a los expertos localizar y determinar aquellas anomalías que resulten sospechosas. No obstante, este análisis sigue siendo subjetivo y propenso a errores de diagnóstico.
Objetivo. Desarrollar una clasificación binaria y multiclase, considerando diferentes condiciones cardiacas, mediante un modelo espaciotemporal que permita resaltar los movimientos cinéticos para caracterizar cada enfermedad.
Materiales y métodos. Este estudio se centra en el uso de una representación de convolución 3D para caracterizar los patrones cinéticos durante el ciclo cardiaco que puedan estar asociados con enfermedades. Para ello, se obtienen mapas cinéticos a partir de mapas de velocidad aparente, calculados mediante una estrategia de flujo óptico denso. A continuación, un esquema de convolución 3D "aprende" a diferenciar patologías a partir de mapas cinemáticos.
Resultados. La estrategia propuesta se validó según la capacidad de discriminar entre infarto de miocardio, miocardiopatía dilatada, miocardiopatía hipertrófica, ventrículo derecho anormal y un examen normal. El método propuesto alcanza una precisión media del 78,0 % y una puntuación F1 score del 75,55 %. Asimismo, el enfoque alcanzó el 92,31 % de precisión para la clasificación binaria entre enfermedades y casos de control.
Conclusiones. El método propuesto es capaz de apoyar la identificación de patrones cinéticos anormales asociados con una condición patológica. El descriptor resultante, aprendido de la red de convolución 3D, conserva correlaciones espaciotemporales detalladas y podría surgir como posible biomarcador digital de enfermedades cardiacas.
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Vicerrectoría de Investigación y Extensión, Universidad Industrial de Santander
Números de la subvención 2703;Predicción de patologías cardíacas utilizando representaciones de aprendizaje profundo en secuencias de resonancia magnética cardíaca (CMR)
