Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado un sistema matemático que busca automatizar el diagnóstico de la enfermedad de Kawasaki.
Este modelo de análisis de datos ayudaría a facilitar y agilizar el diagnóstico de la enfermedad de Kawasaki basada en Redes Neuronales Convolucionales.
Este trabajo se centra en el diseño, desarrollo y evaluación de redes neuronales convolucionales de diferente profundidad diseñadas específicamente para clasificar imágenes de ecocardiografía.
En colaboración con el Hospital 12 de Octubre de Madrid, los investigadores también crearon un conjunto de datos de ecocardiograma específico para la enfermedad.
De acuerdo a los investigadores su trabajo puede detectar automáticamente qué cuadros de un ecocardiograma 2D contienen arterias coronarias.
Entiende que esta solución se puede considerar como un primer paso en el desarrollo de una solución totalmente automatizada para el diagnóstico de esta afección cardíaca que afecta a niños pequeños.
Los resultados de este trabajo son expuestos en IEEE Xplore bajo el título "Coronary Artery Identification on Echocardiograms for Kawasaki Disease Diagnosis".
No te pierdas una noticia, suscribete gratis para recibir DiarioSalud en tu correo, siguenos en Facebook, Instagram, Twitter, Linkedln, telegram y Youtube
