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Caracterización de patologías cardiacas utilizando patrones de velocidad aparente del movimiento

Resumen

Este trabajo presenta un descriptor de movimiento que permite predecir enfermedades card´ıacas a partir de la cuantificacion de patrones de movimiento en ´ secuencias de imagenes de resonancia magnética cardiaca (RMC). El enfoque ´ propuesto comienza detectando automaticamente la región de interés (ROI) a ´ partir de una representacion de plantilla de Hough de densidad rápida. Luego, ´ sobre la ROI seleccionada se computa un flujo optico denso con la capacidad de ´ caracterizar desplazamientos grandes locales. Se llevo a cabo una segmenta- ´ cion espacial regional de la ROI mediante el uso de una plantilla circular similarál modelo de segmentacion AHA, con el fin de cuantificar localmente el movi- ´ miento del corazon, en este caso cada subregión se caracteriza por histogramas ´ de flujo de orientacion densa. Para obtener un descriptor más preciso se realizó´ un analisis multiescala, a partir de un estudio global y uno local para cada RMC.él conjunto de histogramas de movimiento de subregiones forman el descriptor que se asigna a un algoritmo de clasificacion, en este caso una máquina de ´ soporte vectorial (SVM), que entrenada previamente es capaz de predecir patolog´ıas card´ıacas. El descriptor propuesto fue validado en un conjunto de datos publicos con 45 imágenes de RMC pertenecientes a 4 patolog ´ ´ıas. En promedio, el descriptor propuesto alcanzo una precisión de ´ 60 % en la tarea de reconocimiento de enfermedades del corazon desde un descriptor de movimiento conúna longitud de 1254 elementos escalares.