Discriminación de enfermedades cardíacas a partir de patrones cinemáticos 3D-convolucionales en secuencias de cine-MRI

Las secuencias de Cine-MRI (imágenes por resonancia magnética cinemática) son una herramienta diagnóstica clave para visualizar información anatómica, permitiendo a los expertos localizar y determinar patologías sospechosas. No obstante, dicho análisis sigue siendo subjetivo y propenso a errores de diagnóstico. Se desarrolló una clasificación binaria y multiclase considerando diversas condiciones cardíacas utilizando un modelo espaciotemporal que destaca los movimientos cinemáticos para caracterizar cada enfermedad. Esta investigación se centra en una representación 3D convolucional para caracterizar patrones cinemáticos cardíacos durante el ciclo cardíaco, que pueden estar asociados con patologías. Los mapas cinemáticos se obtienen de los mapas de velocidad aparente calculados a partir de una estrategia de flujo óptico denso. Luego, un esquema 3D convolucional aprende a diferenciar patologías a partir de los mapas cinemáticos. La estrategia propuesta fue validada respecto a la capacidad de discriminar entre infarto de miocardio, cardiomiopatía dilatada, cardiomiopatía hipertrófica, ventrículo derecho anormal y secuencias cardíacas normales. El método propuesto logra una precisión promedio del 78.00% y una puntuación F1 de 75.55%. Asimismo, el enfoque logró una precisión del 92.31% para la clasificación binaria entre patologías y casos de control. El método propuesto puede apoyar la identificación de patrones cinemáticamente anormales asociados con una condición patológica. El descriptor resultante, aprendido a partir de la red 3D convolucional, preserva correlaciones espaciotemporales detalladas y podría emerger como posibles biomarcadores digitales de enfermedades cardíacas.