Detección de fibrosis en imágenes de cine de resonancia cardíaca mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial

pp. 137-140

Resumen

Introducción: Las técnicas de inteligencia artificial han demostrado tener un gran potencial en el área de la cardiología, especialmente para identificar patrones imperceptibles para el ser humano. En este sentido, dichas técnicas parecen ser las adecuadas para identificar patrones en la textura del miocardio con el objetivo de identificar y cuantificar la fibrosis.
Objetivos: Proponer un nuevo método de inteligencia artificial para identificar fibrosis en imágenes cine de resonancia cardíaca. Materiales y métodos: Se realizó un estudio retrospectivo observacional en 75 sujetos del Sanatorio San Carlos de Bariloche.
El método propuesto analiza la textura del miocardio en las imágenes cine CMR (resonancia magnética cardíaca) mediante el uso de una red neuronal convolucional que determinar el daño local del tejido miocárdico.
Resultados: Se observó una precisión del 89% para cuantificar el daño tisular local en el conjunto de datos de validación y de un 70% para el conjunto de prueba. Además, el análisis cualitativo realizado muestra una alta correlación espacial en la localización de la lesión.
Conclusiones: El método propuesto permite identificar espacialmente la fibrosis únicamente utilizando la información de los estudios de cine de resonancia magnética nuclear, mostrando el potencial de la técnica propuesta para cuantificar la viabilidad miocárdica en un futuro o estudiar la etiología de las lesiones.

Cómo citar este artículo:

Curiale AH, Cabrera F, Jimenez P, Medus J, Matos G, Calandrelli ME. Detección de fibrosis en imágenes de cine de resonancia cardíaca mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial. Rev Argent Cardiol 2022;90:137-40.  http://dx.doi.org/10.7775/rac.es.v90.i2.20504