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CITIC - Centro de Investigación TIC  
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HemoD: Sistema de información basado en imagen orientado al apoyo en la toma de decisiones en servicios de hemodinámica

Año: 2013 - 2014

El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de sistemas de información que realicen de forma semiautomática la valoración del riesgo cardíaco y asista a los hemodinamistas en la toma de decisiones, permitiendo además el establecimiento y validación de nuevos marcadores pronósticos objetivos propuestos por los clínicos, utilizando para ello diferentes técnicas de Ingeniería de Sistemas, Procesamiento de Imágenes e Inteligencia Artificial. 

Los sistemas de información proponen también de forma automática nuevos “scores” pronósticos basándose en las características anatómicas del árbol coronario del enfermo, utilizando técnicas basadas en Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos. 

Para alcanzar este objetivo general, se abordan los siguientes objetivos específicos:

  • Implantación de sistemas de información básicos, basados en la arquitectura de PACS DICOM, para recibir y almacenar de forma automática estudios de imagen médica diagnósticos realizados a los pacientes.
  • Utilización de diferentes técnicas de segmentación y etiquetado arterial para la cuantificación de la información contenida en los estudios de imagen almacenados acerca del árbol coronario del paciente.
  • Desarrollar herramientas de simulación del árbol coronario de los pacientes individuales, utilizando la información extraída de los estudios de imagen digital. Estas herramientas permiten la señalización de los puntos de estenosis que facilitan el cálculo del porcentaje de árbol afectado por dicha patología.
  • Proponer nuevos patrones de puntuación de riesgo basados en la información extraída de la base de datos de imágenes creada. Se pretende establecer nuevos sistemas de cuantificación basados en la información extraída del procesamiento de las imágenes: posición de las estenosis, grado de oclusión, dominancia, volumen arterial total, etc. Estos sistemas de valoración se someterán al pertinente y exhaustivo proceso de validación.
  • Creación de sistemas basados en el conocimiento capaces de calcular el riesgo de accidente coronario en función de factores pronósticos reconocidos y validados. Estos sistemas pueden utilizarse para apoyar la decisión de los clínicos y realizar una valoración objetiva e independiente. Se utilizan diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, fundamentalmente Sistemas Expertos. 
  • Construcción de mecanismos de evaluación de nuevos factores pronósticos extraídos de la información anatómica cuantificada en el modelo arterial. Estos factores pueden haber sido propuestos por los propios médicos o bien por sistemas de Inteligencia Artificial basados en Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos.
  • Desarrollo de módulos de Inteligencia Artificial que, partiendo de la información anatómica y de los pronósticos históricos almacenados, propongan de forma autónoma nuevos factores pronósticos.
  • Construcción de modelos arteriales en 4D para cada caso procesado. Se trata de construir un modelo arterial artificial dinámico para cada paciente estudiado, extrayendo la información de los estudios de imagen médica, utilizando para ello secuencias de imágenes tridimensionales que, a su vez, son construidas a partir de dos de sus proyecciones bidimensionales. 

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