Análisis de la gravedad de trastornos cardiovasculares en imágenes de resonancia magnética

Título original:

Cardiovascular Disorder Severity Analysis in Magnetic Resonance Images

Contenido del libro:

El análisis de la gravedad de los trastornos cardiovasculares en imágenes de resonancia magnética (IRM) implica el uso de técnicas de aprendizaje automático para analizar imágenes de IRM y evaluar la gravedad de los trastornos cardiovasculares. Este enfoque utiliza algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), para el análisis de imágenes, la segmentación y la extracción de características.

El análisis de la gravedad consiste en cuantificar la extensión y la ubicación de los tejidos dañados, el estrechamiento de los vasos sanguíneos y otros cambios patológicos relacionados con los trastornos cardiovasculares. Este análisis puede ayudar en el diagnóstico, el pronóstico y la planificación del tratamiento de pacientes con trastornos cardiovasculares.

Este método presenta varias ventajas, como la capacidad de detectar cambios sutiles en las imágenes de RM que pueden pasar desapercibidos a los observadores humanos, la posibilidad de proporcionar medidas más precisas y objetivas de la gravedad de la enfermedad y la capacidad de integrar datos procedentes de historiales médicos electrónicos y otras fuentes.

En general, este enfoque puede mejorar la toma de decisiones médicas y proporcionar una atención más personalizada a los pacientes con trastornos cardiovasculares, contribuyendo así a reducir la carga que estas afecciones suponen para las personas y la sociedad.