Aprendizaje máquina aplicado a la evaluación automática del grosor intima-media carotídeo en imágenes de ultrasonido

Abstract

Un diagnóstico precoz de la arterosclerosis junto con el seguimiento y tratamiento de esta patología resultan cruciales en la evaluación del riesgo cardiovascular y la prevención de enfermedades más graves, como infartos o apoplejías. El grosor íntima-media de la arteria carótida común es un indicador precoz de la aterosclerosis. La técnica de diagnóstico utilizada para evaluar el grosor íntima-media carotídeo es el ultrasonido, mediante ecografías de alta resolución en modo-B. Es común medir este parámetro de forma manual, con lo que se le asocia el error propio de la subjetividad del observador. En este trabajo proponemos, como ayuda al diagnóstico precoz de la aterosclerosis, un método de segmentación de imagen completamente automático basado en técnicas de Aprendizaje Máquina para la evaluación del grosor-íntima media de la arteria carótida común.