Implementación de un sistema capaz de segmentar imágenes de ecocardiogramas para ayudar al diagnóstico de la enfermedad de Kawasaki

Abstract

La enfermedad de Kawasaki es una vasculitis, es decir, una inflamación generalizada de las arterias del organismo. Aparece generalmente en niños menores de cinco años y, a pesar de ser una enfermedad rara, es una de las principales causas de enfermedad cardíaca adquirida en niños en los países desarrollados. Un método utilizado para diagnosticar esta enfermedad es la realización de un ecocardiograma y medir el diámetro de las arterias coronarias. Este proceso, aparte de requerir su realización por un experto, suele ser complicado y largo ya que se requiere una medición precisa. El objetivo de este trabajo es la implementación de una red neuronal convolucional capaz de, una vez identificadas las imágenes del plano corto paraesternal transversal, dentro de un ecocardiograma, segmentar en ellas las arterias coronarias. El objetivo final es la realización de la medida y llevar a cabo un diagnóstico correcto más rápidamente.