ALGORITMO PARA LA MEDICIÓN AUTOMÁTICA DE LA LONGITUD CERVICAL A PARTIR DE IMÁGENES DE ULTRASONIDO TRANSVAGINAL
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Date
2025-05-20
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
El parto prematuro (PP) es un importante problema de salud pública a nivel mundial, que afecta aproximadamente a 15 millones de embarazos cada año. Uno de los indicadores más fiables del riesgo de PP es la longitud cervical (LC), la cual se mide manualmente en imágenes de ecografía transvaginal (ETV). Sin embargo, las mediciones manuales están sujetas a variabilidad entre operadores, lo que limita su fiabilidad. Para mejorar la consistencia y la automatización, este estudio propone un enfoque basado en aprendizaje profundo para la evaluaci ´on de la LC. Se desarrolló un modelo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para detectar las posiciones de los calibradores y estimar la LC. Para lograr esto, primero se segmentó el tercio medio del cuello uterino en imágenes ETV del primer trimestre utilizando una red U-Net. Estas segmentaciones se usaron luego para entrenar el modelo de detección de calibradores, permitiendo la medición automática de la LC. El conjunto de datos incluyó a 311 mujeres embarazadas de dos centros especializados en salud materno-fetal. El modelo de segmentación fue evaluado utilizando el coeficiente de Dice, la distancia media de superficie (MSD) y la tasa de error de area (AER), logrando una puntuación Dice de 0.83 (IC del 95 %: 0.78–0.88), una MSD de 8.89 mm (IC del 95 %: 5.47–12.31), y una AER de 607 mm² (IC del 95 %: 402–812). Para la medición de la LC, el modelo basado en CNN obtuvo un error relativo (RE) de 0.19 (IC del 95 %: 0.14, 0.25) en la fase de prueba. Si bien las estimaciones fueron cercanas a la longitud real, se observaron algunas discrepancias debido a errores de segmentación y a la variabilidad en la colocaci ´on de los calibradores. Este estudio representa un avance hacia la automatización de la medición de la LC, reduciendo la subjetividad.
Description
Keywords
Parto prematuro, longitud cervical, ecografía transvaginal, redes neuronales convolucionales, detección de calibrador, segmentación de imágenes