Modelo generativo para imágenes de angiografía coronaria por rayos X basado en puntos clave de la anatomía de los vasos sanguíneos

Abstract

Una de las principales causas de muerte en México son las enfermedades cardiovasculares. El diagnóstico de estas enfermedades depende del médico especialista y de su conocimiento para la interpretación de estudios como las angiografías coronarias basadas en rayos X. Los sistemas computacionales buscan de brindar apoyo a los especialistas mediante modelos de deep learning entrenados en la detección de enfermedades cardiovasculares por imágenes médicas. Es aquí donde este trabajo de tesis entra en acción. Ya que uno de los problemas de los modelos entrenados en la detección de enfermedades cardiovasculares es la falta de imágenes médicas. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo generativo basado en técnicas de data augmentation el cual consiste en generar imágenes sintéticas por medio de puntos clave de la anatomía de los vasos sanguíneos.