Segmentación automática semisupervisada en imágenes de resonancia magnética cardíaca

La segmentación en imágenes médicas es una tarea laboriosa que exige una gran cantidad de tiempo, lo que presenta un desafío significativo en la práctica clínica. Esto se agrava por la escasez de datos anotados manualmente por expertos, ya que el etiquetado de volúmenes 3D requiere de personal especializado y horas de trabajo. En este contexto, la inteligencia artificial, y en particular el aprendizaje semisupervisado, surge como una solución prometedora: permite aprovechar tanto un conjunto reducido de imágenes etiquetadas como un volumen mayor de imágenes sin etiquetar, reduciendo la dependencia de anotaciones manuales sin sacrificar precisión.
El trabajo tiene como objetivo utilizar arquitecturas de redes neuronales de última generación, adaptadas a esquemas semisupervisados, para segmentar automáticamente diferentes contrastes y mapas 3D de MRI cardíaco, optimizando el proceso de anotación y mejorando la precisión del modelo incluso con datos etiquetados limitados.