Abstract

La caracterización anatómica de la aurícula izquierda en imágenes de resonancia magnética con realce tardío de gadolinio es clave para el diagnóstico y seguimiento de la fibrilación auricular. Sin embargo, la segmentación manual de la pared auricular presenta una elevada complejidad debido a su escaso grosor, la baja visibilidad de sus contornos y su limitada representación en la literatura científica. Este trabajo desarrolla un sistema automático basado en redes neuronales convolucionales del tipo U-Net capaz de segmentar la pared auricular izquierda a partir de estas imágenes, incorporando un preprocesado anatómico y validación tridimensional mediante herramientas de visualización. Se ha evaluado el impacto del preprocesado aplicando máscaras originales y dilatadas, y analizado la segmentación mediante métricas cuantitativas, medidas anatómicas (volumen y diámetros) y reconstrucciones tridimensionales. Las mallas generadas ofrecen una herramienta adicional para el diagnóstico computacional y la simulación anatómica. Los resultados muestran que el sistema es capaz de segmentar la pared auricular con una coherencia razonable respecto a las segmentaciones manuales, permitiendo obtener medidas anatómicas aproximadas de forma automática. La elección del preprocesado influye en el equilibrio entre precisión anatómica y cobertura morfológica, en función del objetivo clínico. Este trabajo constituye un primer paso hacia la automatización del análisis morfológico de la aurícula izquierda, proporcionando una base reproducible y ampliable para futuros desarrollos orientados a la caracterización anatómica automatizada.
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Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2024/2025. Directores/as: Laura Martínez Mateu

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