Conocimiento y tecnología al servicio de México

Segmentación automática de los ventrículos del corazón

Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte a nivel mundial, según la Organización Mundial de la Salud. Para manejar patologías cardíacas, el método ideal es aquel que resulta lo menos invasivo para el paciente; en este sentido, el uso de imágenes médicas (tomografía computarizada, resonancia magnética) es una buena alternativa. Para analizar cuantitativamente la función cardíaca global y regional mediante la derivación de parámetros clínicos (volumen ventricular, la fracción de eyección, entre otras) es necesario conocer el tamaño de los ventrículos izquierdo y derecho del corazón. En forma convencional, la delineación de estas dos cámaras es hecha en forma manual por el especialista médico; convirtiéndose en una tarea tediosa y larga, la cual también es propensa a la alta variabilidad dependiendo del quien la haga. Por lo tanto, existe la necesidad de un método de segmentación cardíaca rápido, preciso, reproducible y totalmente automatizado para ayudar a facilitar el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares. Proponemos abordar el problema de la segmentación automatizada de ventrículo izquierdo y derecho a través de la aplicación de una arquitectura de red neural convolucional, entrenada y evaluada en un dispositivo de aceleración basado en cómputo paralelo, es decir, una GPU. Este tipo de redes neuronales sigue el mismo principio de operación de las neuronas en la corteza visual humana y, a diferencia de las arquitecturas tradicionales, tienen la capacidad de aprender a partir de las mismas imágenes analizadas. Estos sistemas no pretenden sustituir al médico especialista, sino servirle como una segunda opinión y una herramienta de apoyo para un mejor diagnóstico y, sobre todo, una detección temprana de padecimientos.

Dante Mújica Vargas

Dr. en Comunicaciones y Electrónica

Coordinador del Grupo de Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias Computacionales

Investigaciones en curso

La investigación actual del Dr. Dante ha sido enfocada hacia el procesamiento de imágenes médicas, específicamente resonancia magnética del cerebro y del corazón, así como mamografías. Para desarrollar estas tareas ha considerado algoritmos de Aprendizaje Profundo (Redes Neuronales Artificiales Convolucionales), algoritmos de Agrupamiento Difuso Intuicionista y Estimadores Robustos. Para acelerar el tiempo de entrenamiento o de ejecución de estos métodos computacionales, utiliza la paralelización por hardware mediante GPU’s, es decir, procesadores gráficos como los que se utilizan en los videojuegos.