Análisis de datos para la detección precoz de la enfermedad de Kawasaki

Investigadores del Information Processing and telecommunications Center (IPTC), pertenecientes al grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI), han propuesto un modelo de análisis de datos para la interpretación automatizada de los ecocardiogramas para la detección precoz de la enfermedad de Kawasaki.

La enfermedad de Kawasaki es la anomalía cardiaca más común entre los niños de los países desarrollados. Su detección tardía puede provocar complicaciones cardiacas a largo plazo por el daño que se genera en los vasos sanguíneos. Es por eso que una detección temprana se hace indispensable para este tipo de afección.

Según explica Julián Cabrera, investigador del IPTC-UPM, el análisis de datos del ecocardiograma para la detección de esta condición se hace de forma manual, por lo tanto, es un trabajo tedioso, complicado y tardío, pero el más efectivo. Es por eso que el GTI propone un análisis automático de las imágenes que se reciben del ecocardiograma a través de técnicas de aprendizaje profundo o Deep learning. Así, será posible agilizar el análisis de las imágenes y en consecuencia, el diagnóstico temprano de la enfermedad.

Esta propuesta también ha contado con la colaboración de expertos pediatras pertenecientes al Hospital 12 de Octubre y de cardiólogas del Hospital Santa Sofía y el Hospital 12 de Octubre, quienes además han colaborado en la elaboración de la base de datos empleada tanto para el entrenamiento como para las pruebas del sistema.

El análisis automático consiste en la detección de las arterias coronarias que aparecen en cada uno de los fotogramas del ecocardiograma. Para conseguir esto, la investigación se centra en el diseño, desarrollo y evaluación de redes neuronales convolucionales de diferente profundidad diseñadas específicamente para clasificar imágenes de ecocardiografía.

Este primer desarrollo va a facilitar el trabajo de diagnóstico a los cardiólogos gracias a la automatización del proceso.

Tomás Mantecón, Elisa Fernández-Cooke, Capucine Bertrand, Carlos Grasa, Ana Barrios, Belén Toral, Leticia Albert, Pablo Rojo and Julián Cabrera “Coronary Artery Identification on Echocardiograms for Kawasaki Disease Diagnosis.” 2020 International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB) (2020): Léelo aquí