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Segmentation and Classification of Heart Angiographic Images Using Machine Learning TechniquesSegmentación y clasificación de imágenes angiográficas cardiacas mediante técnicas de aprendizaje automático

Resumen

La angiografía cardiaca es una prueba en la que el médico especialista identifica la anomalía en los vasos del corazón. Este tipo de diagnóstico requiere mucho tiempo por parte del médico. En nuestro método propuesto, segmentamos las regiones interesadas de los vasos cardíacos y luego las clasificamos. La segmentación y clasificación de la angiografía cardíaca proporciona información significativa tanto para el médico como para el paciente. Contradictoriamente, en el dominio de mención de la angiografía cardiaca, la carga es propensa a errores, la fase abrumadora, y la tarea de reflexión para el médico (especialista del corazón). Una segmentación y clasificación automática de las descripciones de los vasos sanguíneos del corazón puede mejorar la veracidad y acelerar el hallazgo de enfermedades cardíacas. En este trabajo, recomendamos un acuerdo de conclusiones asistido por ordenador para la localización de los vasos sanguíneos del corazón humano dentro de las imágenes angiográficas del corazón mediante el uso de un mecanismo de clasificación de conjuntos multiclase. En el trabajo propuesto, primero se segmentan los vasos sanguíneos del corazón y se extraen las distintas características según su precisión. En los vasos sanguíneos del corazón humano se extrajeron características de bajo nivel como textura, estadísticas y geométricas. Por último, en el marco propuesto, los vasos sanguíneos del corazón se han clasificado en sus cuatro clases respectivas: normales, bloqueados, estrechos y con flujo sanguíneo reducido. El método propuesto ha obtenido los mejores resultados, lo que proporciona a los cardiólogos un entorno muy útil, sencillo, preciso y rápido para el diagnóstico de enfermedades cardiacas.

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