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Rol de las imágenes de ultrasonido del corazón de cuatro cámaras en la evaluación automática del corazón fetal: una comprensión sistemática

Autores: Gudigar, Anjan; U., Raghavendra; Samanth, Jyothi; Vasudeva, Akhila; J., Ashwal A.; Nayak, Krishnananda; Tan, Ru-San; Ciaccio, Edward J.; Ooi, Chui Ping; Barua, Prabal Datta; Molinari, Filippo; Acharya, U. Rajendra

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Rol de las imágenes de ultrasonido del corazón de cuatro cámaras en la evaluación automática del corazón fetal: una comprensión sistemática


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Ecocardiograma fetal
Enfermedades cardiovasculares
Cardiopatía congénita prenatal
Inteligencia artificial
Imágenes de ultrasonido del corazón fetal
Enfoques de aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El ecocardiograma fetal es útil para monitorear y diagnosticar enfermedades cardiovasculares en el feto en el útero. Es importante que se pueda utilizar para evaluar enfermedades cardíacas congénitas prenatales, para las cuales una intervención oportuna puede mejorar los resultados del niño no nacido. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) puede ser utilizada para el análisis automático de imágenes de ultrasonido del corazón fetal. Este estudio revisa enfoques de aprendizaje no profundo y profundo para evaluar el corazón fetal utilizando imágenes de ultrasonido estándar de cuatro cámaras. Se describen y discuten las técnicas más avanzadas en el campo. El compendio demuestra la capacidad de evaluación automática del corazón fetal utilizando tecnología de IA. Este trabajo puede servir como un recurso para la investigación en el campo.

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