Implementation of a deep-learning based tool for automatic Cardiac MR planning: DeepCardioPlanner EVALUATED

Detalhes: A Ressonância Magnética Cardíaca (RMC) é uma técnica poderosa para exames cardíacos abrangentes, mas está limitada a centros especializados devido à necessidade de operadores altamente treinados. Foram propostos métodos de aprendizagem profunda (DL) para automatizar o planeamento cardíaco, e um estudo recente apresenta o DeepCardioPlanner, um conjunto de quatro modelos de redes neurais convolucionais profundas (CNN). Treinados usando uma abordagem de aprendizagem multitarefa, esses modelos preveem a posição e a orientação de cada plano de visão cardíaca a partir de uma varredura 3D adquirida rapidamente. O estudo discute os desafios enfrentados durante o desenvolvimento da ferramenta, incluindo particularidades do conjunto de dados, arquitecturas de rede, estratégias de ponderação de perdas e afinação de hiperparâmetros. O teste do DeepCardioPlanner em dados de CMR de pacientes revela métricas de erro comparáveis às da literatura e corresponde ao intervalo de variabilidade entre operadores. Ao automatizar o planeamento de vistas cardíacas, o DeepCardioPlanner mostra potencial para reduzir a dependência de operadores altamente treinados e melhorar a eficiência nos exames de CMR.

Discussão: julho 10, 2023, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Pedro Louro Costa Osório (ist189777)

ORIENTADOR

Teresa Matias Correia

Centro de Ciências do Mar (CCMAR), Universidade do Algarve

Investigador Principal

ORIENTADOR

Rita Homem de Gouveia Costanzo Nunes

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Auxiliar