Caracterització de l'artèria caròtida en imatges de ultrasò utilitzant tècniques d'aprenentatge automàtic

Nom del tutor
Laura Igual

Temàtica del projecte
Processament d’imatges mèdiques. Aprenentatge automàtic.

Estudiant assignat

Descripció del projecte

Introducció:

Les malalties cardiovasculars (MCV) són la principal causa de mort als països occidentals. La base comuna d'aquest grup de malalties és l'aterosclerosi, un procés degeneratiu crònic caracteritzat per un engrossiment focal asimètric de la capa més interna de l'artèria. Les artèries caròtides poden desenvolupar aterosclerosi de manera que el flux sanguini pot resultar en part o totalment bloquejat per un material gras anomenat placa ateroscleròtica. La imatge d'ecografia (tècnica no invasiva, relativament barata i sense irradiació) ajuda a visualitzar i quantificar les lesions ateroscleròtiques, pel que pot utilitzar-se per detectar la malaltia.

Proposta general:

Aquest treball estarà emmarcat en un projecte de la Facultat de Matemàtica i Informàtica de la UB en col·laboració amb el Grup d'Epidemiologia i Genètica Cardiovascular de l'Institut Hospital del Mar d'Investigacions Mèdiques de Barcelona (IMIM) i Institut de Recerca Biomèdica de Lleida Fundació Dr. . Pifarré (IRBLleida).

El projecte proposa estudiar ecografies de l'artèria caròtida, d'una gran quantitat de subjectes, per tal de construir un mètode automàtic d'anàlisi de l'ecografia carotídia capaç de detectar la presència de placa i determinar la vulnerabilitat de la mateixa. També es proposa investigar sobre la relació entre característiques extretes de les imatges i diversos biomarcadors, així com les probabilitats de desenvolupar un esdeveniment cardiovascular.

Objectius:

Desenvolupar un mètode d'aprenentatge automàtic per a la detecció i quantificació de la placa d'ateroma.

Observacions

Es treballarà amb llibreries de Machine Learning, Deep Learning i Computer Vision de Python.

Unless otherwise stated, the content of this page is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License