Hurtado Armas, Alberto2024-10-302024-10-302022https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/17664La 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 %.eshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2EcocardiografíaAprendizaje profundoFracción de eyecciónbachelor thesis