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Predicción de la fracción de eyección en ecocardiogramas de 4 cavidades mediante técnicas de inteligencia artificial

datacite.contributor.contributorNameTaboada Crispi, Alberto
datacite.contributor.contributorNameDíaz Amador, Roberto
dc.contributor.authorHurtado Armas, Alberto
dc.date.accessioned2024-10-30T18:56:57Z
dc.date.available2024-10-30T18:56:57Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractLa ecocardiografía es empleada para determinar anomalías en la anatomía del corazón y en su funcionamiento. Una de las formas más utilizadas es a través del cálculo de la fracción de eyección. En este trabajo se implementó un método de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo para la estimación automática de la fracción de eyección a partir de ecocardiogramas de 4 cavidades. Se logró adaptar la biblioteca EchoNet-Dynamic a las condiciones de uso existentes y aplicarlo a 36 videos de ecocardiogramas escogidos al azar. Los resultados obtenidos muestran un error relativo donde el 61 % de los casos presenta un error menor o igual al 10%, el 17 % de los casos presenta errores entre 10 y 20 % y el 22% muestra errores por encima del 20 %.
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/17664
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectEcocardiografía
dc.subjectAprendizaje profundo
dc.subjectFracción de eyección
dc.titlePredicción de la fracción de eyección en ecocardiogramas de 4 cavidades mediante técnicas de inteligencia artificial
dc.title.alternativePrediction of fraction ejection from 4 chamber echocardiogram using artificial intelligent techniques
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
oaire.license.conditionhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
person.familyNameHurtado Armas
person.givenNameAlberto
relation.isAuthorOfPublication1ce33ea4-db70-4505-843e-bb8643aa876e
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery1ce33ea4-db70-4505-843e-bb8643aa876e
relation.isContributorOfPublication3de7cd59-3faf-478c-a785-d2d794dfc7b9
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