Comparación de algoritmos de segmentación para detectar infarto de miocardio
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
En una nueva publicación de Cardiovascular Innovations and Applications, Yibo Sun y colaboradores de China y Capital Medical University, Beijing, China compararon algoritmos de segmentación para Detección de infarto de miocardio mediante resonancia magnética con realce tardío de gadolinio.
El objetivo de este estudio fue validar la precisión de un nuevo método automático para la segmentación de cicatrices y comparar su rendimiento con el de otros dos algoritmos de segmentación de uso frecuente.
Veintiséis estudios magnéticos cardiovasculares con realce tardío de gadolinio Las imágenes de resonancia de corazones enfermos se segmentaron mediante el método de ancho completo a la mitad del máximo (FWHM), el método de n desviaciones estándar (nSD) y un nuevo método automático. Los resultados de los tres métodos se compararon con la verdad de campo de consenso obtenida mediante la segmentación manual de los límites ventriculares.
El método automático arrojó la puntuación de Dice más alta y la diferencia de volumen más baja en comparación con la segmentación de verdad de campo de consenso. El método nSD produjo grandes variaciones en la puntuación de Dice y la diferencia de volumen. El método FWHM produjo la puntuación de Dice más baja y la mayor diferencia de volumen en comparación con los métodos automático, 6SD y 8SD, pero resultó en una menor variación cuando diferentes observadores segmentaron las imágenes.
El método automático introducido en este estudio es altamente reproducible y objetivo. Debido a que no requiere intervención manual, puede ser útil para procesar grandes conjuntos de datos producidos en aplicaciones clínicas.
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La inteligencia artificial puede acelerar la detección de ictus Más información: Jianzeng Dong. Comparación de algoritmos de segmentación para la detección de infarto de miocardio utilizando imágenes de resonancia magnética mejoradas con gadolinio tardío, innovaciones y aplicaciones cardiovasculares (2020). DOI: 10.15212/CVIA.2019.0574 Proporcionado por Compuscript Ltd Cita: Comparación de algoritmos de segmentación para detectar infarto de miocardio (2020, 24 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020 -06-comparación-segmentación-algoritmos-infarto-de-miocardio.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.