Científicos del Instituto de Física y Tecnología de Moscú (MIPT) han creado un modelo informático del corazón, destinado al tratamiento de la fibrilación auricular. El sistema automatizado desarrollado segmenta con alta precisión las imágenes de resonancia magnética del corazón. En el futuro, este sistema podría facilitar significativamente el trabajo de los cardiólogos.
La fibrilación auricular, también conocida como arritmia auricular, es uno de los trastornos del ritmo cardíaco más comunes. Según estimaciones de los científicos, alrededor del 2% de la población padece esta enfermedad. Se espera que en las próximas dos décadas la prevalencia de la fibrilación auricular entre las personas mayores de 60 años alcance el 60%.
En esta enfermedad, las aurículas se contraen de forma caótica e ineficaz, lo que provoca un latido cardíaco irregular. Los pacientes con fibrilación auricular pueden experimentar dificultad para respirar, mareos y debilidad.
Una de las formas de tratar la fibrilación auricular es la ablación con catéter. Se trata de una operación quirúrgica que tiene como objetivo destruir las áreas de tejido que causan la alteración del ritmo cardíaco. Este método puede ser eficaz, especialmente si la arritmia se manifiesta periódicamente. Sin embargo, la enfermedad suele reaparecer.
En un estudio reciente, realizado en el MIPT, se demostró que el uso de modelos digitales del corazón, creados a partir de datos de resonancia magnética, puede ayudar a reducir el número de casos recurrentes de arritmia.
Hemos creado un conjunto de datos especial y protocolos estandarizados para el etiquetado manual, con el fin de mejorar la precisión de la segmentación y hacer que el proceso sea menos laborioso para los médicos. Para ello, recopilamos datos de resonancia magnética del corazón de dos bases de datos. Después, dos especialistas los marcaron manualmente, siguiendo protocolos estándar, para reducir el número de errores. Para automatizar el proceso de segmentación, se utilizaron los modelos de red neuronal nnU-Net y smpU-Net++.
Anteriormente, científicos de la Universidad ITMO y el Centro Nacional de Investigación Médica V. A. Almazov desarrollaron un algoritmo innovador que utiliza inteligencia artificial para la detección rápida de la fibrosis cardíaca. Gracias a este algoritmo, el proceso de procesamiento de imágenes de resonancia magnética se acelera significativamente, de 1-2 horas a varios minutos.
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